手写体数字识别python如何划分测试集和训练集

在手写体数字识别的任务中，需要将样本数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型在未知数据上的性能表现。

划分测试集和训练集的方法通常有两种：随机划分和交叉验证。具体如下：

1. 随机划分

随机划分是将原始数据集随机分成训练集和测试集。一般来说，训练集占原始数据集的70%~80%，测试集占20%~30%。可以使用Python中的sklearn库中train_test_split函数来实现随机划分。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X表示输入的特征矩阵，y表示对应的标签。test_size参数表示测试集占原始数据集的比例，random_state用于保证每次划分的结果一致。

2. 交叉验证

交叉验证是将原始数据集分成k个子集，每个子集轮流作为测试集，其余部分作为训练集。最终得到k个模型的性能表现，取平均值作为最终的性能指标。可以使用Python中的sklearn库中的KFold函数实现交叉验证。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

for train_index, test_index in kf.split(X):
   X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
   y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

其中，n_splits表示将数据集分成k个子集，shuffle参数表示是否对数据集进行随机打乱。

总之，无论是随机划分还是交叉验证，都是为了更准确地评估模型在未知数据上的性能表现，提高模型的泛化能力。