【文件处理】python实现将数据集划分为训练集和验证集/测试集

最新推荐文章于 2023-03-26 11:47:13 发布

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文章标签： python 机器学习深度学习图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jack_amazing/article/details/122016942

版权

代码功能及说明

1、将原始数据集按任意比例划分为训练集和验证集/测试集
2、划分后的数据集单独存放在新的文件夹下，不影响原始数据集
3、默认执行环境为Windows

效果展示

在这里插入图片描述
hccr_datasets表示原始数据集，train和val表示划分后的训练集和验证集

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如果对代码实现细节有需求，请联系作者获取。
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用 Python 实现数据集的分割，将数据集分为训练集和测试集

07-22

2209

然后，我们可以使用 Sklearn 中的 train_test_split 函数将数据集分成训练集和测试集。其中，参数 test_size 表示测试集所占比例，random_state 表示随机种子，可以保证每次划分的结果相同。在机器学习中，数据集的分割是非常重要的，常见的方法是将数据集分为训练集和测试集。本文将介绍如何使用 Python 中的 Sklearn 实现数据集分割。接着，我们就可以使用分割后的数据集进行模型训练和测试了。用 Python 实现数据集的分割，将数据集分为训练集和测试集。

python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法

09-18

上述步骤演示了如何在Python中使用NumPy和scikit-learn库来将数据集分割为训练集和测试集，并将它们保存为CSV文件。这在机器学习项目中是非常常见的操作，通过这种方式，我们可以用训练集来训练模型，并用独立的测试...

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python 划分数据集为训练集和测试集的方法

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今天小编就为大家分享一篇python 划分数据集为训练集和测试集的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python分割训练集和测试集的方法示例

09-18

主要介绍了Python分割训练集和测试集的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python划分训练集和测试集

brave_jcc的博客

03-16

2万+

【第一种】方法def splitData(data,seed,m,k): #将数据分成训练集和测试集，每次指定seed，更换K,重复M次,防止过拟合. test=[] train=[] #random.seed(seed),指定seed的话，每次后面的随机数产生的都是一样的顺序 np.random.seed(seed) for user,item in...

随机分割数据集，分为训练集、验证集、测试集。

敲代码的小风

11-13

5555

给定文件夹下的所有文件，筛选出所有.xml文件，将该xml文件构成的数据集，按照给定比例，分为： 验证集、测试集和训练集。代码: import os import random random.seed(10) # 设置随机数种子,复现随机场景所必须的 xmlFilePath = r'./VOCdevkit/VOC2007/Annotations' saveBasePath = r"./VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/" trainval_percent

python脚本，划分训练集和测试集，coco、voc格式的数据转换成yolo系列数据

06-28

内容概要：python脚本划分训练集测试集。可以把coco、voc格式的数据转换成yolo系列数据。经过大量实践验证无bug 源代码：python脚本适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好...

Python 实现训练集、测试集随机划分

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以下函数，使用于我最近的一个机器学习的项目，将数据集数据按照比例随机划分成训练集数据和测试集数据： import csv import random def getDataSet(proportion): """ :exception 获取训练集和测试集(将数据按...

[python]随机按照比例划分图像数据集为训练集和测试集

Learning from the mistakes

03-26

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我的根目录是Images，其中TigerHead是类别名，下面的jpg是该目录的图片。

python使用random.sample将数据集随机划分为训练集与验证集并另存在文件夹中，设置随机种子

qq_51570094的博客

04-25

9621

在做深度学习或者其他学习需要的时候，要求我们将数据集划分为训练集和验证集，一般来说按照9:1,8:2的比例划分训练集和验证集都是可以的。我们基于random.sample函数来实现对数据的划分。假设我们数据摆放如下： images里面存放的是训练的图片，labels里面存放的是图片的标签信息，如TXT，xml等信息。我们最终做成的结果如下：在每一个文件夹里都存在一个train文件和val文件，val里存放的文件来源是从train里面随机抽取出来的。train与val里面的数

python按比例拆分数据集成训练跟验证集。使用glob、os.walk来获取路径进行数据集粗分。

yangdeshun888的博客

01-18

1487

好的工具可以让工作完成的事半功倍，非常完美。 1、通过代码把各种把已经分好类别的按比例划分未训练集、测试集： # ratio是测试集的比例 def split_train_test(path,ratio): #列出当前文件从夹下的所有文件名称，包括文件跟文件夹 dirs = os.listdir(path) train_path = os.path.join(path...

python利用train_test_split进行训练集、验证集、测试集的随机划分

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python随机划分数据集

weixin_51443598的博客

03-10

5391

# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者：sunli 日期：2022年03月07日20:52 """ # 从总的数据集中（有规律）选取固定大小部分作为训练集验证集测试集的总和。如此处选取总数据集的前10000句作为需要使用的数据集。 # 两次使用train_test_split()将选取的固定大小的数据集，按照一定的比例，如8：1：1随机划分为训练集，验证集，测试集。 # 并分别将划分好的数据集进行写入到固定目录下 from sklearn.model_selection import.

[自用代码]将原始数据集进行划分成训练集、验证集和测试集，并计算权重

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将原始数据集进行划分成训练集、验证集和测试集

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python将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对应标签放入对应的文件夹下，附完整代码

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1万+

sklearn 里面有分割数据集的方法，如下： from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) 如果想要保存为文件的话，可以用下面的代码： import random def split(fname, train_ratio, var_ratio): lines = fname.readlin