Chia train/test tái lập được
Biết chia dữ liệu bằng API chuẩn và khóa random_state để kết quả có thể tái lập.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: NumPy arange, list index, random seed.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Biết chia dữ liệu bằng API chuẩn và khóa random_state để kết quả có thể tái lập.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 329 trong tầng Dữ liệu và tiền xử lý bằng thư viện. Bài dùng thư viện sklearn.model_selection.train_test_split trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo index từ 0 đến n-1 và dùng train_test_split với shuffle=True, random_state=seed.
def reproducible_split(n_samples, test_size, seed):Input
n_samples là số mẫu; test_size là số nguyên hoặc tỷ lệ; seed là số nguyên.
Output
Dictionary gồm hai list index train và test, không trùng và dùng hết index.
Ràng buộc
Không tự viết thuật toán xáo trộn. Kết quả phải khớp train_test_split của scikit-learn.
Ví dụ
Giải thích
n=10, test_size=0.3, seed=7 luôn trả cùng hai nhóm index.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.