怎么按照年份划分为训练集和测试集r语言|极客教程

怎么按照年份划分为训练集和测试集r语言

在机器学习和数据分析领域，我们经常需要将数据集划分为训练集和测试集。划分数据集的目的是为了评估模型的性能和泛化能力。通常情况下，我们会随机划分数据集为训练集和测试集，但有时候我们也需要按照特定的条件进行划分，比如按照年份进行划分，确保训练集和测试集的数据不重叠。

在本文中，我们将介绍如何使用R语言按照年份划分数据集为训练集和测试集。我们将使用caret包和dplyr包来进行数据处理和划分。

准备数据集

首先，我们需要准备一个示例数据集。这里我们使用iris数据集作为示例数据集，iris数据集包含了鸢尾花的4个特征和对应的类别。我们将根据年份划分数据集，这里我们将年份随机生成。

library(dplyr)

# 加载iris数据集
data(iris)
iris <- as.data.frame(iris)

# 随机生成年份
set.seed(123)
iris$year <- sample(2010:2020, nrow(iris), replace = TRUE)

# 显示示例数据集
head(iris)

运行以上代码后，我们得到了一个包含年份信息的iris数据集。接下来，我们将按照年份划分数据集。

按照年份划分数据集

为了按照年份划分数据集，我们首先需要找到每个年份的数据行数。然后，根据需求来划分数据集。这里我们将按照80%的比例将每年的数据划分为训练集，剩余的20%划分为测试集。

library(caret)

# 按照年份划分数据集
train_indices <- iris %>%
  group_by(year) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  filter(id <= 0.8 * n()) %>%
  ungroup() %>%
  select(-id) %>%
  pull()

test_indices <- setdiff(1:nrow(iris), train_indices)

# 划分训练集和测试集
train_data <- iris[train_indices, ]
test_data <- iris[test_indices, ]

# 显示训练集和测试集的行数
nrow(train_data)
nrow(test_data)

以上代码中，首先使用dplyr包的group_by和mutate函数为每个年份添加行号。然后根据80%的比例筛选训练集的行，其余的作为测试集。最后得到了按照年份划分的训练集和测试集。