训练集和验证集的划分

最新推荐文章于 2025-09-23 11:35:57 发布
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文章标签： 人工智能 机器学习-深度学习
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在机器学习和深度学习任务中，数据集通常分为训练集、验证集和测试集。本文讨论了如何进行训练集和验证集的划分，包括随机划分和分层划分，并强调了数据独立性、类别平衡和划分比例的重要性，以确保模型的泛化能力和性能评估的准确性。

在机器学习和深度学习任务中，数据集的划分是非常重要的一步。常见的数据集划分包括将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于模型的参数训练，验证集用于模型的调优和选择最佳模型，测试集用于评估模型的泛化能力。本文将介绍如何进行训练集和验证集的划分，并提供相应的源代码示例。

数据集划分的目标是尽可能保证训练集、验证集和测试集之间的数据独立性，以确保模型对未见过的数据能够进行准确的预测。以下是一种常用的数据集划分方法：

  1. 随机划分：随机将整个数据集按照一定的比例划分为训练集和验证集。常见的比例是将数据集划分为70%的训练集和30%的验证集。在Python中，可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现随机划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X为特征数据，y为标签数据
X_train, X_val, y_train, y_val =
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YOLO5实战3-目标检测中的数据集格式转化以及训练集和验证集划分
Aaron的博客
07-18 790
由于yolov5训练需要的数据标签格式为txt格式，所以有时候我们利用labelimg标注的时候会用yolo格式（标注生成的标签为txt格式）。标注好的数据集训练的时候就要划分为训练集和验证集，因此就需要有划分为训练集和测试集的代码。因此我们可以将txt格式的数据集先转换成xml格式的数据集，然后再按将xml格式标签转化成txt格式标签并划分为训练集和验证集。至此，xml格式的标签文件转换为txt格式的标签文件并划分为训练集和测试集就介绍完了。保存好的标签种类，不然生成的txt文件是不对的。...
Python划分训练集和验证集
weixin_52247416的博客
08-24 1779
在机器学习大规模训练时，通常需要划分训练集与验证集。下面以训练集：验证集=4:1为例，讲述如何使用Python划分训练集与验证集。
Python 实现数据集自动划分（训练集 / 验证集 / 测试集）
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
09-23 703
Python 实现数据集自动划分（训练集 / 验证集 / 测试集） 在深度学习模型训练中，我们通常需要将数据集划分为训练集（Train）、验证集（Val）和测试集（Test）。训练集用于模型参数学习，验证集用于超参数调优，测试集用于评估模型最终泛化能力。手动划分不仅效率低，还难以保证随机性，这里分享一段自动划分数据集的 Python 脚本。 这段代码的核心功能是：将原始数据集中的图片和对应标签，按照 8:1:1 的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，并分别存放于对应目录中，同时保证划分结果可复现。
Python机器学习实战：划分训练集和检验集
weixin_42731853的博客
09-08 1452
机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。 1. 训练集和检验集 在应用机器学习算法前，一般将数据集划分为训练集(training set)和检验集(test set)，训练集用于拟合模型，检验集用于评估预测能力。 机器学习模型往往包含很多参数，如果不使用检验集而是直接评估样本内的预测精度，会受到过度拟合的影响。所谓过度拟合，就是模型找到了本来不存在的规律，利用检验集来校
如何划分训练集、测试集、验证集
m0_51863774的博客
03-30 1万+
如何划分训练集、测试集、验证集
训练集、验证集、测试集划分
热门推荐
醉糊涂仙的博客
06-17 3万+
一，搞清楚验证集 此段文字摘自《机器学习》周志华，第二章第二节评估方法 。 从文中可以get到几个点： （1）验证集和测试集不同。 （2）验证集来自训练集的再划分。 （3）验证集的划分是为了模型选择和调参 （4）测试集是用来测试学习器对新样本的判别能力，用测试误差作为泛化误差的近似值。 二，训练集和测试集划分 2.1 留出法 （1）将数据集D划分成两个互斥集合，...
目标检测-数据集格式转化及训练集和验证集划分
09-15
在这个过程中，数据集的准备至关重要，包括数据集格式的转化和训练集与验证集的划分。本文将深入探讨这两个关键步骤。 首先，我们来讨论数据集格式的转化。常见的目标检测数据集格式有PASCAL VOC、COCO以及YOLO等。...
使用PyTorch将文件夹下的图片分为训练集和验证集实例
09-18
通常会将整个数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调参以及模型选择，测试集用于最终评估模型的泛化能力。为了实现这一点，PyTorch提供了一些工具类和方法来帮助用户方便地完成数据...
8000张猫狗识别分类数据集(已划分为训练集、验证集、测试集，直接用).zip
06-26
8000张猫狗识别分类数据集(已划分为训练集、验证集、测试集，直接用).zip8000张猫狗识别分类数据集(已划分为训练集、验证集、测试集，直接用).zip8000张猫狗识别分类数据集(已划分为训练集、验证集、测试集，直接用)...
使用Python代码将数据集划分为训练集、验证集和测试集
qq_44332307的博客
04-08 3885
首先数据集在文件夹train，标签在文件夹train_label；数据集和对应标签名字相同。此代码能同时将数据集和对应标签划分为训练集、验证集和测试集，比例为6:2:2。划分后的数据文件名：train1；划分后的标签文件名：train_label1。
图片+TXT文本标签数据划分为训练集，验证集和测试集代码
qq_42753716的博客
11-04 1496
图片+TXT文本标签数据划分为训练集，验证集和测试集代码
【Python】数据集随机划分为训练集、测试集、验证集（图像和标签）
嵌入式阿齐Archie
12-29 3886
这是一个用 Python 编写的程序，主要功能是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将相应的文件复制到目标目录中。这个程序的主要目的是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将相应的文件复制到目标目录中，同时记录操作过程中的日志信息。红框下面的两个路径会自动生成文件夹，并在这俩个文件夹里自动生成多个文件夹为随机划分为训练集、测试集、验证集的图像和标签。如下图红框处为源数据集的图片和标签样本文件夹路径，替换为你的即可。
训练集 测试集 验证集_Python机器学习实战：划分训练集和检验集
weixin_39777464的博客
12-02 1174
机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。本文来自《数据黑客》，登录官网可阅读更多精彩资讯和文章。数据黑客 - 专注金融大数据的内容聚合和数据聚合平台​finquanthub.com1. 训练集和检验集在应用机器学习算法前，一般将数据集划分为训练集(traini...
Python将数据集划分为训练集、验证集和测试集，文章后附【完整代码】
小蛙的博客
09-02 2万+
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
用python实现划分自定义划分训练集，测试集和验证集
mumuemhaha的博客
06-03 2111
用于yolo分配训练集测试集以及验证集。
数据集划分训练集和验证集
m1mmomomoo的博客
04-18 2138
因此我就想到了，先把txt格式的数据集替换成xml格式的数据集，然后再按上述将xml格式标签转化为txt格式标签并划分为训练集和验证集的方法划分就好了。但是这里建议大家以后标注的时候就标注为voc格式（xml格式），因为该格式的标签里面有图片标注的具体内容，例如标注类别，图片大小，标注坐标。在VOCdevkit目录下生成images和labels文件夹，文件夹下分别生成了train文件夹和val文件夹，里面分别保存着训练集的照片和txt格式的标签，还有验证集的照片和txt格式的标签。
数据集划分方法论：训练集、验证集、测试集详解
2401_86968005的博客
02-23 5694
作用：用于模型参数训练数据占比：通常60-80%（自己一般80%训练，10%验证，10%测试）关键特性：最大的数据子集，直接影响模型权重。
机器学习数据集（训练集、测试集）划分方法
August-us的博客
06-21 3万+
数据集划分方法  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &epms;  &ep
分类训练集和验证集划分代码
最新发布
10-09
在深度学习中，经常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。下面为你提供一段 MATLAB 代码示例，用于按照指定比例划分数据集： ```matlab function [trainData, valData, testData] = splitDataset(df, ratio_train, ratio_test, ratio_val) % 计算数据的总数量 totalSize = size(df, 1); % 计算训练集、测试集和验证集的大小 trainSize = round(totalSize * ratio_train); testSize = round(totalSize * ratio_test); valSize = totalSize - trainSize - testSize; % 随机打乱数据的索引 indices = randperm(totalSize); % 划分训练集 trainIndices = indices(1:trainSize); trainData = df(trainIndices, :); % 划分测试集 testIndices = indices(trainSize + 1:trainSize + testSize); testData = df(testIndices, :); % 划分验证集 valIndices = indices(trainSize + testSize + 1:end); valData = df(valIndices, :); end ``` 你可以使用以下方式调用这个函数： ```matlab % 示例数据（这里假设 df 是你的数据集） df = rand(100, 5); % 生成一个 100x5 的随机数据集 % 定义划分比例 ratio_train = 0.7; ratio_test = 0.2; ratio_val = 0.1; % 调用函数进行数据集划分 [trainData, valData, testData] = splitDataset(df, ratio_train, ratio_test, ratio_val); ``` 在上述代码中，`splitDataset` 函数接收一个数据集 `df` 以及训练集、测试集和验证集的比例作为输入，返回划分好的训练集、验证集和测试集。通过使用 `randperm` 函数随机打乱数据的索引，确保划分的随机性。
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