问题描述
我有一个包含 N 条记录、一些特征和两个目标（0 和 1）的数据集。目标的比率是4/1。数组中有 80% 的记录的目标为 0，然后是 20% 的目标为 1 的记录。
我需要为这些目标均匀地打乱我的数组。
我现在使用 np.shuffle，因为我将数据拆分为手动训练和测试样本（我将混洗数组的前 K 个值用于训练，将 (1 - K) 用于测试）。我也在看 model_selection.train_test_split，但没有找到任何关于改组方式的细节。
解决方法
如果 numpy 是可以接受的，那么你想要
import numpy as np
# x is the array
generator = np.random.default_rnd()
generator.shuffle(x)