数据分割在机器学习中的重要性和实践-优快云博客

数据分割用于将数据集分为训练集和测试集，确保模型训练和性能评估的准确性。关键在于保持数据随机性以避免模式化，并保证足够大的训练集以提高模型稳定性。本文介绍了Python中使用sklearn库和手动循环分割数据的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 为什么是数据分割

通过把数据集 (Dataset) 中的数据内容分割成训练集 (Train Set) 和测试集 (Test Set)，用训练集来训练模型，再通过测试集来测试模型的性能，如果测试通过，才会考虑投放在实际应用中。

2. 数据分割的注意事项

2.1. 保证数据的随机性

如果数据分割是按照一定的规律进行的话，那么训练出来的模型也会被“模式化”，一旦遇到特殊值，就会判断出错。

2.2. 保证训练集的大小

训练的数量越大，模型的准确率一般会更高。如果训练集太小，模型就“不稳定”，在测试中遇到特殊值，就容易得到错误的结果。

3. Python实现方法

Github代码：https://github.com/JasonDean-1/MachineLearningDemo/blob/master/DataPreprocessing/1.DataSplit.py

3.1. 调用sklearn的包

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Package Version(s):
    sklearn: 0.18
"""

from sklearn.datasets import load_digits

# load in datasets
datasets = load_digits()
# Print out the datashape.
print "The length of dataset is: ", datasets.data.shape
# Ans = (1797L, 64L)

from sklearn.cross_validation import train_test_split
# Split the data
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( datasets.data, datasets.target, test_size = 0.25, random_state = 42 )
# Print out the datashape.
print "The length of train set is: ", y_train.shape
# Ans = (1347L,)
print "The length of test set is: ", y_test.shape
# Ans = (450L,)


----------
Output:
# The length of dataset is: (1797L, 64L)
# The length of train set is: Ans = (1347L,)
# The length of test set is: Ans = (450L,)

3.2. 通过循环来分割数据

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Package Version(s):
    sklearn: 0.18
"""

from sklearn.datasets import load_digits

# load in datasets
datasets = load_digits()
# Print out the datashape.
print "The length of dataset is: ", datasets.data.shape
# Ans = (1797L, 64L)
x_train = []
x_test = []
y_train = []
y_test = []

# Split the data
x_test = [datasets.data[i] for i in range(len(datasets.data)) if i%4 == 0]
x_train = [datasets.data[i] for i in range(len(datasets.data)) if i%4 != 0]
y_test = [datasets.target[i] for i in range(len(datasets.data)) if i%4 == 0]
y_train = [datasets.target[i] for i in range(len(datasets.data)) if i%4 != 0]

# Print out the datashape.
print "The length of train set is: ", len( y_train )
# Ans = 1347
print "The length of test set is: ", len( y_test )
# Ans = 450


----------
Output:
# The length of dataset is: (1797L, 64L)
# The length of train set is: Ans = 1347
# The length of test set is: Ans = 450