データをランダムにシャフリングし、トレーニングとテストセットに分割する効率的な方法は？

Question

私は100000サンプルと分割データをトレーニングとテストセットに無作為にシャッフルする必要がある機械学習に関するPythonのコードに取り組んでいます。私は2つの配列にデータを格納しています。私が次のコマンドを使用すると時間がかかりすぎる。 c=zip(a,b) np.random.shuffle(c) a,b = (*c) ここで、aとbは2つのnumpy配列です。データをランダムにシャッフルし、トレーニングとテストセットに分割する効率的な方法はありますか？一部の人が私を助けることができるPythonコードを提案してもらえますか？

Answer 1

この目的で、scikit learn's cross-validation featureの機能train_test_splitを使用するとよいでしょう。