Scikit learn 如何将数据分成三部分，其中一部分不使用？

我有一个csv，我想将80%分为培训，10%分为开发测试，10%分为测试集。dev测试将不再使用

我已将其设置为：

import sklearn
import csv
with open('Letter.csv') as f:
   reader = csv.reader(f)
   annotated_data = [r for r in reader]

对于拆分：

import random  
random.seed(1234)  
random.shuffle(annotated_data)

但是我所看到的所有分割都只分为两组，我看不出在哪里指定分割多少分区，例如我想要80%的训练。也许我是瞎子，但有人能帮我吗？我不知道如何使用熊猫

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同样，一旦我拆分了它，我如何分别访问这些集合？例如，我可以把每一条记录作为一个整体来读取，并计算条目的数量，但一旦我将其拆分，我想计算每套中有多少条记录。对不起，如果这值得它自己的帖子，但我不想垃圾邮件

不，在scikit中，可以学习直接分成三组。 典型的方法是两次拆分。80/20，然后50/50拆分20%。您想检查-函数

本质上，包含数据

X

和

y

的代码可以如下所示：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = np.arange(100).reshape((5, 2)), range(5)

X_train, X_tmp, y_train, y_tmp = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
X_dev, X_test, y_dev, y_test = train_test_split(X_tmp, y_tmp, test_size=0.5)

现在您需要使用

（X\u-train，y\u-train）

，

（X\u-dev，y\u-dev）

和

（X\u-test，y\u-test）

您可以使用两次：

将数据拆分为0.8:0.2的比率

将较小的集合拆分为0.5:0.5的比率