Ошибка типа: Попытка случайного разделения данных в обучающей и тестовой совокупности.

Question

Я хочу взять первые 70% моих перетасованных данных в качестве обучающих данных, а остальные - в качестве тестовых данных, но я получаю эту странную ошибку.

Я смотрел другие примеры кода с этой ошибкой, но нене понимаю, извините.

import numpy as np

segment_relative_path = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
idx = np.random.permutation(len(segment_relative_path))
train_data = segment_relative_path[idx[:int(0.7*len(idx))]]

Это дает:

TypeError: только целочисленные скалярные массивы могут быть преобразованы в скалярный индекс.

Что мне нужноизменить, чтобы избежать этой ошибки?

Answer 1

Вы пытаетесь использовать индексный массив для списка. Списки принимают только скалярные целочисленные индексы. Однако, если вы преобразуете сегмент_relative_path в массив, он будет работать:

import numpy as np

segment_relative_path = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
idx = np.random.permutation(len(segment_relative_path))
train_data = np.array(segment_relative_path)[idx[:int(0.7*len(idx))]]