我的数据集有4个,分别是:test_in.txt,test_out.txt,train_in.txt,train_out.txt,数据集位于data文件夹中,根据我的数据集位置对这个代码进行修改:import pandas as pd # 加载数据集 dataset_path = 'data/dataset.csv' df = pd.read_csv(dataset_path) print(df.head())
时间: 2025-03-20 20:18:22 浏览: 41
### 修改代码以适配指定数据集路径
为了使代码能够适应特定的数据集路径并加载 `test_in.txt`, `test_out.txt`, `train_in.txt` 和 `train_out.txt` 文件,可以按照以下方法重新设计代码结构。以下是完整的解决方案:
#### 路径设置与文件读取
通过使用 Python 的 `os.path.join()` 方法来动态构建文件路径,确保跨平台兼容性。利用 Pandas 提供的 `read_csv()` 函数加载这些文件。
```python
import os
import pandas as pd
# 定义基础目录
base_dir = 'dataset/road'
# 构建具体文件路径
file_paths = {
'train_in': os.path.join(base_dir, 'train_in.txt'),
'train_out': os.path.join(base_dir, 'train_out.txt'),
'test_in': os.path.join(base_dir, 'test_in.txt'),
'test_out': os.path.join(base_dir, 'test_out.txt')
}
# 加载数据到 DataFrame 中
data_frames = {}
for key, path in file_paths.items():
data_frames[key] = pd.read_csv(path, header=None)
# 输出加载后的前几行数据以便验证
print(data_frames['train_in'].head())
print(data_frames['train_out'].head())
print(data_frames['test_in'].head())
print(data_frames['test_out'].head())
```
上述代码片段展示了如何根据给定的基础目录和子文件名称自动拼接完整路径,并将其传递至 Pandas 进行数据加载[^1]。
#### 随机状态控制
如果希望在划分训练集和测试集时保持一致性,则可以通过设定固定的随机种子值 (`random_state`) 来实现这一点。当 `random_state=None` 时,每次运行都会得到不同的结果;而一旦设置了具体的整数值作为参数传入,那么无论执行多少次程序都将返回相同的结果[^2]。
对于当前需求而言,在实际应用过程中建议始终为模型评估阶段保留相同的样本分布情况,因此推荐显式声明该参数而非依赖默认行为。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_combined = pd.concat([data_frames['train_in'], data_frames['test_in']])
y_combined = pd.concat([data_frames['train_out'], data_frames['test_out']])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X_combined,
y_combined,
test_size=0.25,
random_state=42 # 设定固定随机数种子
)
```
以上部分实现了将原始四个独立文件中的输入特征与目标标签组合起来后再做进一步拆分操作的功能,同时引入了一个可重复性的机制用于保障实验环境的一致性。
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