split_dataset

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

基础类：

将数据集分割为训练集、验证集和测试集。

Parameters:

  • dataset – 我们假设 len(dataset) 给出数据点的数量，而 dataset[i] 给出第 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、验证和测试的比例。如果为None，我们将使用[0.8, 0.1, 0.1]。

  • shuffle (bool, optional) – 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 or array_like, optional) – 用于初始化伪随机数生成器的随机种子。 可以是0到2**32 - 1之间的任何整数，一个包含这些整数的数组（或其他序列），或者None（默认值）。 如果种子为None，则RandomState将尝试从/dev/urandom（或Windows的等效项）读取数据（如果可用），否则将从时钟中获取种子。

Returns:

用于训练、验证和测试的子集。

Return type:

list 长度为 3