split_dataset

class dgl.data.utils.split_dataset(dataset, frac_list=None, shuffle=False, random_state=None)

基类

将数据集分割为训练集、验证集和测试集。

参数:

• dataset – 我们假设 len(dataset) 返回数据点的数量，dataset[i] 返回第 i 个数据点。

• frac_list (list 或 None， 可选) – 一个长度为 3 的列表，包含用于训练集、验证集和测试集的数据比例。如果为 None，我们将使用 [0.8, 0.1, 0.1]。

• shuffle (bool， 可选) – 默认情况下，我们对数据集进行连续分割。如果为 True，我们将首先随机打乱数据集。

• random_state (None、 int 或 array_like， 可选) – 用于初始化伪随机数生成器的随机种子。可以是介于 0 和 2**32 - 1 之间的任何整数（包含两端）、此类整数的数组（或其他序列），或 None（默认值）。如果 seed 为 None，则 RandomState 将尝试从 /dev/urandom（或 Windows 中的等效项）读取数据（如果可用），否则从时钟中获取种子。

返回:

训练集、验证集和测试集的子集。

返回类型:

list 长度为 3