特征集和标签集都需要划分训练集和验证集吗
时间: 2024-02-03 19:03:56 浏览: 35
是的,特征集和标签集都需要划分为训练集和验证集。在机器学习中,我们需要将数据集划分为三个部分:训练集、验证集和测试集。其中,训练集用来训练模型,验证集用来调整模型的超参数和评估模型的性能,测试集用来测试模型的泛化能力。
通常情况下,我们将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集,比如将数据集的70%用作训练集,20%用作验证集,10%用作测试集。划分的过程应该是随机的,以保证三个数据集的样本分布相似。
在PyTorch中,可以通过`random_split`函数来实现数据集的随机划分,示例如下:
```python
from torch.utils.data import random_split
# 假设features和labels分别为特征集和标签集
dataset = MyDataset(features, labels)
train_size = int(0.7 * len(dataset))
val_size = int(0.2 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size - val_size
train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size, test_size])
```
这里将特征集和标签集合并为一个数据集`dataset`,然后将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集,其中`train_size`为训练集的大小,`val_size`为验证集的大小,`test_size`为测试集的大小,`random_split`函数会将数据集按照给定的大小比例随机划分为训练集、验证集和测试集,并返回划分后的三个数据集。
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