文字描述自定义数据集的流程，比如：创建编码表->创建样本和标签样本->数据集划分->生成自定义数据集

1. 创建编码表：首先需要为自定义数据集创建一个编码表，该编码表可以将所有可能的输入和输出映射到一个唯一的数字编码上。

2. 创建样本和标签样本：然后需要准备样本数据和对应的标签样本数据。对于分类问题，样本数据可以是一些图像或文本，标签样本则是表示这些数据所属类别的数字编码。

3. 数据集划分：接着需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常将数据集的大部分用于训练模型，一小部分用于验证模型的性能和调整参数，最后将测试集用于评估模型的泛化能力。

4. 生成自定义数据集：最后，将样本数据和标签样本数据按照划分好的比例组合成训练集、验证集和测试集，并将它们保存在自定义数据集中。这样就可以使用自定义数据集来训练和评估深度学习模型了。

相关问题

python代码不使用 Scikit-Learn 库来进行数据集的划分，自定义划分测试集与训练集

如果不使用 Scikit-Learn 库，我们也可以手动编写代码来自定义划分测试集和训练集。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成数据集
X = np.random.rand(100, 10)  # 特征矩阵，100个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 标签，0或1

# 设置随机种子
np.random.seed(42)

# 随机打乱数据集
random_index = np.random.permutation(len(X))
X_shuffle = X[random_index]
y_shuffle = y[random_index]

# 划分数据集
test_ratio = 0.2  # 测试集比例
test_size = int(len(X) * test_ratio)  # 测试集大小
X_train = X_shuffle[:-test_size]
y_train = y_shuffle[:-test_size]
X_test = X_shuffle[-test_size:]
y_test = y_shuffle[-test_size:]

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(X_train))
print("测试集大小：", len(X_test))

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个样本、每个样本有10个特征的数据集和对应的标签。然后设置随机种子，以保证每次随机结果相同。接着使用 np.random.permutation() 函数随机打乱数据集的顺序，再根据比例划分成训练集和测试集。最后输出训练集和测试集的大小。

python代码不使用 Scikit-Learn 库来划分含索引的数据集，自定义划分测试集与训练集

可以使用 Python 中的 random 库来自定义划分测试集与训练集。

假设我们有一个数据集 data，包含了 m 个样本，每个样本有 n 个特征。我们需要将这个数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，假设划分比例为 p，则测试集的大小为 m*p，训练集的大小为 m-m*p。

代码如下：

import random

# 假设数据集 data 中每个样本有 n 个特征
m = len(data)  # 数据集大小
p = 0.2  # 划分比例，假设为 0.2
test_size = int(m * p)  # 测试集大小
train_size = m - test_size  # 训练集大小

# 随机选取测试集的索引
test_index = random.sample(range(m), test_size)

# 将测试集和训练集分别存放到 test_set 和 train_set 中
test_set = []
train_set = []
for i in range(m):
    if i in test_index:
        test_set.append(data[i])
    else:
        train_set.append(data[i])

在上面的代码中，我们使用 random.sample(range(m), test_size) 随机选取测试集的索引。然后将测试集和训练集分别存放到 test_set 和 train_set 中。

需要注意的是，这种方法是随机划分数据集，并不能保证每个类别在训练集和测试集中的比例相同。如果需要保证每个类别的样本在训练集和测试集中的比例相同，可以使用 StratifiedKFold 或者 StratifiedShuffleSplit 等方法。