Dividir aleatoriamente los datos en dos partes con R

Problema

Deseamos dividir aleatoriamente nuestros datos en dos partes. Será por ejemplo necesario para evaluar modelos estadísticos o de machine learning, y necesitemos construir dos conjuntos de datos, uno de entrenamiento o prueba del modelo (training) y otro de prueba independiente del mismo (test),

Solución

Utilizamos el siguiente código con el data frame mtcars.

set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(mtcars), replace = TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
data1 <- mtcars[ind == 1, ]
data2 <- mtcars[ind == 2, ] 

Generamos un índice de unos y doses para el número de filas de nuestro conjunto de datos —nrow— con las probabilidades deseadas, en nuestro ejemplo un 70% y un 30%. Con ese índice creamos los dos subconjuntos: data1 y data2.

# Primera parte
data1

                   mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4          21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag      21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710         22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive     21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Valiant            18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
Duster 360         14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
Merc 240D          24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
Merc 230           22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
Merc 280           19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
Merc 280C          17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
Merc 450SE         16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
Merc 450SL         17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
Cadillac Fleetwood 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
Chrysler Imperial  14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
Fiat 128           32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
Honda Civic        30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
Toyota Corolla     33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
Toyota Corona      21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
Dodge Challenger   15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
AMC Javelin        15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
Camaro Z28         13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
Pontiac Firebird   19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
Porsche 914-2      26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
Ferrari Dino       19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
Maserati Bora      15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
Volvo 142E         21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

# Segunda parte
data2

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4

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Referencias

• R and Data Mining: Examples and Case Studies