전체 데이터 세트 (모든 원시 데이터에는 여러 기능이 있음)를 학습 및 테스트 세트로 분할하고 싶습니다. scikit-learn의 train-test-split을 사용하는 대신 데이터를 분할하는 다른 적절한 방법이 있습니까? 분할 할 때 데이터를 섞어 야합니다. (제안 된 방법이 tensorflow를 기반으로하는 경우 너무 좋습니다.)
이 코드를 시도하십시오.
import tensorflow as tf
input = tf.random.uniform([100, 5], 0, 10, dtype=tf.int32)
input = tf.random.shuffle(input)
train_ds = input[:90]
test_ds = input[-10:]
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몇 마디 만하겠습니다