编译工具：pycharm
学习工具：Anaconda——notebook
在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分（划分要尽可能保持数据分布的一致性）：
（1）Training set（训练集）: 训练模型
（2）Validation set（验证集）： 选择模型
（3）Testing set（测试集）： 评估模型
其中Validation set的作用是用来避免过拟合的。在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（例：根据Validation set的accuracy来确定early stoping的epoch大小，根据Validation set确定learning rate等等）。之所以不用Testing set，是因为随着训练的进行，网络会慢慢过拟合测试集，导致最后的Testing set没有参考意义。因此Training set用来计算梯度更新权重，即训练模型，Validation set用来做模型选择，Testing set则给出一个accuracy以判断网络性能的好坏。
数据集的划分通常有三种方法：
这里介绍留出法。
留出法直接将数据集D DD划分为两个互斥的部分，其中一部分作为训练集S SS，另一部分用作测试集T TT。通常训练集和测试集的比例为70%：30%。
1.随机产生数据集：
import numpy as np
#随机产生我们的数据集
x=np.random.randint(-10,10,10)
y=(x>0).astype(int)
print(y)结果：
2.打乱下标顺序：
shuffle_indexs=np.random.permutation(len(x))
print(shuffle_indexs)结果：
3. 留下训练数据：
#留几成当作测试数据集
test_radio=0.3
#求出test的个数
test_size=int(len(x)*test_radio)
#比如说我现在0-test_size当作test的数据，test_size-最后当成train数据
test_indexs=shuffle_indexs[:test_size]
train_indexs=shuffle_indexs[test_size:]
print(len(train_indexs))结果：
4.使用fance indexing进行取值：
train_x = x[train_indexs]
train_y=y[train_indexs]
test_x=x[test_indexs]
test_y=y[test_indexs]
print(test_x.shape)结果：
全部代码：
import numpy as np
#随机产生我们的数据集
x=np.random.randint(-10,10,10)
y=(x>0).astype(int)
print(y)
#打乱下标顺序
shuffle_indexs=np.random.permutation(len(x))
print(shuffle_indexs)
#留几成当作测试数据集
test_radio=0.3
#求出test的个数
test_size=int(len(x)*test_radio)
#比如说我现在0-test_size当作test的数据，test_size-最后当成train数据
test_indexs=shuffle_indexs[:test_size]
train_indexs=shuffle_indexs[test_size:]
print(len(train_indexs))
#使用fance indexing进行取值
train_x = x[train_indexs]
train_y=y[train_indexs]
test_x=x[test_indexs]
test_y=y[test_indexs]
print(test_x.shape)