数据集划分

最新推荐文章于 2025-05-29 09:58:39 发布

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本文介绍两种常用的数据集划分方法：一是使用sklearn的train_test_split函数进行随机划分，可通过设置参数控制测试集比例及随机种子确保实验可复现；二是通过Numpy.choice实现自定义划分，适用于需要更灵活控制划分过程的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.使用sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options)

*arrays指定需划分数据集
random_state指定随机种子
test_size指定测试集大小

train_data,test_data = train_test_split(processed_data,random_state=1,test_size = 0.1)

sklearn文档
2.使用Numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

a为可采样的样本
size为输出数据格式
replace为True，则可以出现重复采样点；False，则不可以出现重复采样点
P为采样概率分布，默认为均匀分布

sample = np.random.choice(processed_data.index,size = int(len(processed_data)*0.9),replace = False)
train_data,test_data = processed_data.iloc[sample],processed_data.drop(sample)

Numpy文档

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数据集划分方法

ldk的博客

08-04

2936

数据集划分是机器学习和数据科学中的一个重要步骤，主要目的是为了确保模型的有效性和可靠性。将数据集划分为互斥的子集：训练集和测试集。训练集: 用于训练模型。测试集: 用于评估模型的性能和验证其准确性。将数据集分成多个子集，通常包括训练集、验证集和测试集。训练集: 用于训练模型。验证集: 用于调整模型的超参数和选择最佳模型。测试集: 用于最终评估模型的性能。留一（P）法是一种特殊的交叉验证方法，每次从数据集中取出一（P）个样本作为测试集，其余样本作为训练集。

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“365天深度学习训练营”报名进行中～

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数据包含：203种交通出行品牌logo图像分类数据集（已做数据集划分），数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接作为图像分类数据集，用ImageFolder打开，无需额外处理。【数据集介绍】交通品牌图像分类，203类别：...

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字段中包含mean的代表平均值，包含se的代表标准差（standard error），包含worst代表最大值（3个最大值的平均值）。每张图像都计算了相应的特征，得出了这30个特征值。（实际上是10个特征值的3个维度：平均、标准差、最大值）。这些特征值都保留了4位数字。字段中没有缺失的值。在整个569个患者中，一共有357个是良性，212个是恶性

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划分自己的数据集

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最近正在使用yolov4来进行安全帽是否佩戴的检测。但是因为数据集是由不同的小组成员标定的，在标定的过程中有些相似的数据集虽然没有标定，但是也忘记删除了，这就导致了标签个数和数据集的个数不相符的现象出现（图片9608个，标签9263个）。因此，为了更方便的将数据集划分为训练集和测试集，我打算将没有进行标定的数据集进行删除，然后重新划分为训练集和测试集。 1 删除未标定的图片 1.1 明确数据和标签的个数 # 获取指定文件夹下指定类型的数量 def getFilsNum(path_dir, type_

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### 数据集划分的数量或比例在机器学习中，数据集的划分是为了确保模型能够泛化到未见过的数据。通常，数据集被划分为三个部分：训练集、验证集和测试集。这种划分的比例可以根据具体任务的需求进行调整。 #### 常见的划分比例一种常见的划分比例是将数据集按照 70%、15% 和 15% 的比例分配给训练集、验证集和测试集[^1]。这样的划分可以确保模型有足够的数据用于训练，同时保留足够的数据用于验证和测试模型的性能。然而，这个比例并不是固定的，可能需要根据数据量和任务复杂度进行调整。 #### 小数据集的情况当数据集较小时，传统的划分方法可能导致验证集或测试集样本不足，从而影响评估结果的可靠性。在这种情况下，可以考虑使用交叉验证（cross-validation）技术。例如，k 折交叉验证（k-fold cross-validation）将数据集分成 k 个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集[^2]。这种方法可以在小数据集上更有效地利用有限的数据资源。 #### 大数据集的情况对于大数据集，可以采用更大的训练集比例，例如 80%-90%，以充分利用更多的数据进行模型训练。验证集和测试集的比例可以相应减少，但仍需保证它们具有足够的代表性[^1]。 #### 具体任务的影响不同的任务对数据集划分的要求可能不同。例如，在图像分类任务中，如果类别分布不均衡，可能需要通过分层采样（stratified sampling）来确保每个类别在训练集、验证集和测试集中都有适当的代表性。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例代码：将数据集划分为训练集、验证集和测试集 X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_val, y_train_val, test_size=0.25, random_state=42) # 输出划分后的数据集大小 print(f"训练集大小: {len(X_train)}") print(f"验证集大小: {len(X_val)}") print(f"测试集大小: {len(X_test)}") ``` #### 注意事项 - 确保划分过程中的随机性，避免数据泄露。 - 如果数据存在时间序列特性，应按照时间顺序划分数据集，而不是随机划分[^2]。