使用 Python进行数据集分割：简洁完美的数据集划分脚本

在机器学习的世界中，正确准备数据集与您选择的算法一样重要。将数据集划分为训练集、验证集和测试集的过程是构建稳健模型的基本步骤。本文深入研究了专门为此目的设计的 Python 脚本，展示了如何有效地分割机器学习项目的数据集，特别是 YOLOv5 PyTorch 模型。

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分解脚本

该脚本首先导入必要的库：**os用于操作系统交互、shutil用于文件操作、zipfile用于处理 zip 存档以及train_test_split用于sklearn.model_selection**划分数据集。

目录结构：
它为数据集、图像和标签设置目录。这一步就像在建筑物中布置地基和房间，确保一切都在正确的位置。

数据备份：
该脚本在 zip 文件中创建数据集的备份。将此视为在对重要文件进行任何更改之前对其进行复印。

文件列表：
它编译图像文件名列表，为分割过程做好准备。这类似于图书馆员在将书籍放入特定部分之前对其进行编目。

数据集拆分：
根据预定义的比例将数据集分为训练集、验证集和测试集。此步骤对于训练模型并评估其在不同条件下的性能至关重要。

组织文件：
对于每个子集（训练、验证、测试），脚本都会创建目录并相应地移动文件。这种组织类似于厨师将不同菜肴的食材放入不同的容器中。

清理过程：
最后，脚本删除所有空目录并输出备份和新创建目录的路径。这就像做饭后清理厨房，以备下次使用一样。

import os
import shutil
import zipfile
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义目录路径
dataset_directory = r'D:\Desktop\3.v2i.yolov5pytorch\train\dataset_backup'
images_directory = os.path.join(dataset_directory, 'images')
labels_directory = os.path.join(dataset_directory, 'labels')

# 定义备份 zip 文件路径
backup_zip_path = os.path.join(dataset_directory, 'dataset_backup.zip')

# 将整个数据集目录压缩备份
with zipfile.ZipFile