r - 如何将数据集拆分为训练和测试并在 R 中合并它们相应的“类”

Question

我正在使用 wisconsin 数据集，它有两个分类列IDs和class. 为了进行分类，我必须从数据框中删除这两列，然后将数据集拆分为训练和测试（80%：20%）。我已经完成了，但现在我想将相应的类合并到拆分数据集。然后我必须将拆分类放入一个新向量中。

例子：

data <- read.csv("data.csv")
data <-data[,-1] #drop IDs
data <-data[,-10] #drop class
X <-data.frame((scale(data)))
dt = sort(sample(nrow(X), nrow(X)*8))
training <-X[dt,]
test<-X[-dt,]

从这里我需要合并与样本对应的类。

Answer 1

我会这样做：

# read data
data <- read.csv("data.csv")

# split the data
X <-data.frame((scale(data[,-c(1,10)])))
dt = sort(sample(nrow(X), nrow(X)*8))
training <-X[dt,]
test<-X[-dt,]

# add columns
training <- cbind(training, data[dt, c(1,10)])
test <- cbind(test, data[-dt, c(1, 10)])