R隨機抽樣隨機取樣的子集

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我有300個數字（從1到300）的向量。我想創建兩個子集，即模型/訓練（200個數字）和測試集（100個數字）替換。我試圖使用sample和subset，但沒有得到我想要的結果。R隨機抽樣隨機取樣的子集

MWE: 
x=(1,2,3,.......300) 
x1 = (1,1,2,3,5,5,...........,300) (Consider it training set of 200 samples) 
x2 = (1,3,9,101,130,130,..........299)

任何建議請!!!!!

來源

2013-10-12 Plus_Minus

我忘記提及我正在使用R –

您是如何嘗試使用'sample'的？如何得出結果不是您想要的？ – flodel

以下是示例 > x = seq（from = 1，to = 300，by = 1） > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 ....... 300 a = sample （x，size = 100，replace = TRUE，prob = NULL） a = sample（x，size = 200，replace = TRUE，prob = NULL） –

您可以創建一組隨機指數爲訓練集，然後選擇所有，但這些指標的測試集，這樣的：

data <- c(1,3,8,7,19,5,4,10,11,20) 
i <- sample(1:length(data), 5) 
training <- data[i] 
test <- data[-i]

這將得到5分，訓練集，所有的剩餘的點將在測試集中進行。

來源

2013-10-13 00:53:47 StevenHolland

謝謝，解決了這個問題。但是，如果我想有一個測試集，其中包含未包含在訓練集中的索引和訓練集中包含的索引的組合（隨機抽樣並重新替換）。我可以這樣做嗎？ –

當然，只需將最後一行替換爲：test < - sample（data，desiredSampleSize，replace = TRUE），其中desiredSampleSize是您希望您的測試數據集有多大。 – StevenHolland

R隨機抽樣隨機取樣的子集

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