将数据划分为培训、测试和验证-在R中拆分

我想将我的培训数据分为70%的培训、15%的测试和15%的验证。我正在使用插入符号包的

createDataPartition（）

函数。我像下面那样拆分它

train <- read.csv("Train.csv")
test <- read.csv("Test.csv")

split=0.70
trainIndex <- createDataPartition(train$age, p=split, list=FALSE)
data_train <- train[ trainIndex,]
data_test <- train[-trainIndex,]

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在base R中使用

sample（）

函数的方法如下

splitSample <- sample(1:3, size=nrow(data.hex), prob=c(0.7,0.15,0.15), replace = TRUE)
train.hex <- data.hex[splitSample==1,]
valid.hex <- data.hex[splitSample==2,]
test.hex <- data.hex[splitSample==3,]

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splitSample看看。其思想是使用createDataPartition（）两次。第一次p=0.7以创建70%的列车和30%的剩余数据。第二次对剩余数据进行p=0.5，以创建15%的测试和15%的验证。
进行两次拆分：（1）将原始数据拆分为培训和临时数据，（2）将临时数据拆分为测试和验证数据。复制日期：2017年8月：R
>nrow（data.hex）[1]25192>nrow（train.hex）[1]8398>valid.hex nrow（valid.hex）[1]中现在有
rsample
包8397>test.hex nrow（test.hex）[1]8397
但它们之间的差异只有1。这对吗？哎呀。忘记了大小参数。请注意，这是（准）随机的，因此大小大约等于0.7、0.15、0.15，但不完全相同。出于复制目的，您可能希望在第一行上方设置种子：
set.seed（一些整数）
splitSample <- sample(1:3, size=nrow(data.hex), prob=c(0.7,0.15,0.15), replace = TRUE)
train.hex <- data.hex[splitSample==1,]
valid.hex <- data.hex[splitSample==2,]
test.hex <- data.hex[splitSample==3,]