数据集划分

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)

  1. *arrays指定需划分数据集
  2. random_state指定随机种子
  3. 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)

  1. a为可采样的样本
  2. size为输出数据格式
  3. 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
  4. 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

### 数据集划分的数量或比例 在机器学习中,数据集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]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值