Python 我们如何将显式测试数据和训练数据提供给支持向量机，而不是使用训练测试分割函数？

我计划将测试和训练数据集显式地提供给算法，而不是使用train_test_split方法将数据随机分为test和train

我希望在测试和培训模型时，将评论和标签数据保存在同一个文件中

你们谁能给我推荐一下同样的

我的代码： Test.txt Train.txt：

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你想干什么就干什么。解决方案非常简单：

X_train = reviews_tokens[:number_of_rows_of_train_data]
X_test = reviews_tokens[number_of_rows_of_train_data:]

对y_训练和y_测试也要这样做

当然，您需要知道文件中的哪些行用于培训，哪些行用于测试

如果要将要素和标签保留在同一个文件中，这没有问题。您将需要另外一个步骤来将标签与要素分开。和熊猫在一起会容易得多

编辑

有了您提供的文件，您可以像这样得到您想要的：

def load_data(filename):

    X = list()
    y = list()
    with open(filename) as file:
        file.readline()
        for line in file:
            line = line.strip().split(',')
            y.append(line[1])
            X.append(line[0].split())

    return X, y

X_train, y_train = load_data('train.txt')
X_test, y_test = load_data('test.txt')

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实际上，我的训练数据是amazon数据集，而我的测试数据是不同的。这不是亚马逊的数据。因此，我必须提供两个单独的文件用于测试和培训。“我们怎么能做到这一点？”不可避免地一步一步地。1-加载训练数据集。两列火车。3-负载测试数据集。4-测试。您已经用代码完成了所有这些步骤，只需根据您的需要对其进行少量修改。实际上，这里我使用了一个数据集，我将其中的数据分别拆分为test和tain。此要求不同。但在我的另一个需求中，我有两个数据集，一个用于测试数据，另一个用于培训data@Inevitable这些变体之间没有实际差异。这只是如何存储数据的问题。不是你怎么用的。你能提供到你的数据集或它们的例子的链接吗？嗨@Poolka，请找到编辑过的test.txt和train.txt文件

review,label
The picture is clear and beautiful,positive
Picture is not clear,negative

X_train = reviews_tokens[:number_of_rows_of_train_data]
X_test = reviews_tokens[number_of_rows_of_train_data:]

def load_data(filename):

    X = list()
    y = list()
    with open(filename) as file:
        file.readline()
        for line in file:
            line = line.strip().split(',')
            y.append(line[1])
            X.append(line[0].split())

    return X, y

X_train, y_train = load_data('train.txt')
X_test, y_test = load_data('test.txt')