python 命令 划分训练集、验证集合测试集

在Python中，划分训练集、验证集和测试集通常是通过库`sklearn.model_selection`中的函数来实现的，特别是`train_test_split`函数。以下是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个数据框df，其中包含特征X和目标变量y
X = df['features']
y = df['target']

# 将数据按照70%训练集, 15%验证集, 15%测试集的比例划分
X_train, X_val_test, y_train, y_val_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=42)

# 再从剩下的数据中划分子集，一般验证集大小为总样本数的15%
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_test, y_val_test, test_size=0.5, random_state=42)

# 现在你分别有了训练集(train_data=(X_train, y_train)), 验证集(val_data=(X_val, y_val))和测试集(test_data=(X_test, y_test))

这里的`random_state`参数用于设置随机种子，确保每次运行的结果是一致的。你可以根据需要调整这个比例。

相关问题

python划分训练集和验证集

### 如何在Python中划分数据集为训练集和验证集

#### 使用`train_test_split`函数进行简单随机划分

对于大多数机器学习任务而言，可以利用Scikit-Learn库中的`train_test_split()`方法来快速完成这一操作。该方法允许指定测试样本的比例以及是否打乱原始数据。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X是特征矩阵,y为目标向量
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

上述代码片段展示了如何将80%的数据分配给训练集而剩下的20%作为验证集[^1]。

#### 自定义比例划分图像及其标签文件

当处理带有标注信息的图像数据时，则需确保每张图片与其相应的`.xml`或其他格式的标签保持一致地被送入同一子集中：

import os
import shutil
import glob
from sklearn.utils import shuffle


def split_dataset(image_dir, label_dir, output_dir, ratio=(0.7, 0.2), seed=None):
    images = sorted(glob.glob(os.path.join(image_dir, '*.jpg')))
    labels = sorted(glob.glob(os.path.join(label_dir, '*.xml')))

    assert len(images) == len(labels), "The number of image files does not match the number of label files."

    combined = list(zip(images, labels))
    
    if seed is not None:
        combined = shuffle(combined, random_state=seed)

    n_total = len(combined)
    n_train = int(n_total * ratio[0])
    n_validation = int(n_total * (ratio[0]+ratio[1]))

    datasets = {
        'train': combined[:n_train],
        'val': combined[n_train:n_validation]
    }

    for key in ['train', 'val']:
        img_out_path = os.path.join(output_dir, key, 'images')
        lbl_out_path = os.path.join(output_dir, key, 'labels')

        os.makedirs(img_out_path, exist_ok=True)
        os.makedirs(lbl_out_path, exist_ok=True)

        for img_file, lbl_file in datasets[key]:
            shutil.copy(img_file, img_out_path)
            shutil.copy(lbl_file, lbl_out_path)


split_dataset('path/to/images', 'path/to/xmls', './output', ratio=(0.7, 0.2), seed=42)

此脚本实现了按照自定义比率（例如70%用于训练，20%用于验证）对已标记好的图像数据集进行拆分，并将其分别存储到不同的目录下以便后续使用[^2]。

#### 结合K折交叉验证提高泛化能力

除了简单的单次划分外，还可以采用k-fold cross-validation策略进一步增强模型评估过程中的稳定性与可靠性:

from sklearn.model_selection import KFold

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

for fold_idx, (train_index, val_index) in enumerate(kf.split(X)):
    print(f'FOLD {fold_idx}')
    X_train_fold, X_val_fold = X[train_index], X[val_index]
    y_train_fold, y_val_fold = y[train_index], y[val_index]

    # 训练模型...

这段程序创建了一个五重折叠(K=5)，每次迭代都会得到一组新的训练/验证集合组合，从而使得最终的结果更加稳健可靠[^3]。

数据集划分训练集验证集测试集

### 数据集划分的方法及比例建议

#### 重要性
在机器学习和深度学习领域，数据集的合理划分对于构建高效且具有良好泛化性能的模型至关重要[^1]。

#### 划分目的
- **训练集**用于调整模型参数，使模型能够从已有数据中学习到有用的特征表示。
- **验证集**用来调优超参数并防止过拟合，在此阶段评估不同配置下的模型表现以选出最优方案。
- **测试集**则是在最终确定模型之后独立检验其真实世界预测能力的一个样本集合[^3]。

#### 建议的比例分配方式
通常情况下，可以按照如下几种常见模式来进行数据分割：

- 对于较小规模的数据集（比如少于几万条记录），推荐采用70%-80%作为训练集，剩余部分再平均分成验证集与测试集；即大约为`Train:Validation:Test=7:1.5:1.5` 或者 `8:1:1` 的形式[^4]。

- 当面对较大体量的数据源时，则可适当增加训练集占比至90%，而将剩下的10%均等地分配给验证集和测试集(`Train:Validation:Test=9:0.5:0.5`)。这样的做法能充分利用大量可用的信息来优化模型结构及其内部权重矩阵，同时确保有足够的实例去衡量算法的有效性和稳定性[^2]。

#### 实际操作指南
下面给出一段基于Python语言实现上述逻辑的具体代码片段，这里选用的是sklearn库中的train_test_split函数完成初步拆分工作，并进一步手动指定各子集间的相对大小关系。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 设定随机种子保证实验重现性
random_state = 42

# 初始化原始数据X(特征) 和 y(标签)
data, labels = ...

# 第一步：先按一定比例分离出测试集
X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(
    data, labels, test_size=0.2, random_state=random_state)

# 第二步：从未参与前一轮抽样的那部分继续切割得到训练/验证两份资料
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(
    X_train_val, y_train_val, test_size=0.2/(1-0.2), random_state=random_state)

print(f'Training set size: {len(X_train)}')
print(f'Validation set size: {len(X_valid)}')
print(f'Testing set size: {len(X_test)}')