python 我有一个12类的数据集，现在想将该数据集划分成训练集与验证集

在Python中，如果你有12类的数据集并且需要将其划分为训练集和验证集，可以使用scikit-learn库中的`train_test_split`函数。这是一个非常常用的数据预处理工具。以下是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你的数据集已经存储在一个名为X_data的特征矩阵和y_data的目标变量数组中
X_data = ...  # 12类数据的特征部分
y_data = ...  # 对应的标签

# 设定测试集的比例，比如80%的数据用于训练，剩余20%用于验证
test_size = 0.2  # 或者你可以设定具体的数字，如 test_size=10如果是要拿10个样本作为验证集
random_state = 42  # 设置随机种子以便于复现结果

# 划分数据
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_data, y_data, test_size=test_size, random_state=random_state, stratify=y_data if your_labels_are_imbalanced else None)

# 这样X_train和y_train就是你的训练集，X_val和y_val则是验证集

相关问题

帮我写一段python代码，要求：我有一个长度为(35040,480)的时间序列数据，首先将数据集归一化，然后以4:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。使用transformer算法实现预测，使用前384列数据预测后96列数据。

以下是可能的代码实现：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, Concatenate, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Model

# 读取数据
data = np.load("data.npy")

# 归一化
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 划分数据集
X_train, X_val, X_test = np.split(data, [int(0.4*data.shape[0]), int(0.5*data.shape[0])])

# 定义模型
def transformer_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = inputs
    for i in range(3):
        # 多头注意力
        x1 = MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=64)(x, x)
        x1 = Dropout(0.1)(x1)
        x1 = LayerNormalization()(x + x1)
        # 前馈网络
        x2 = TimeDistributed(Dense(128, activation="relu"))(x1)
        x2 = TimeDistributed(Dense(input_shape[-1]))(x2)
        x2 = Dropout(0.1)(x2)
        x = LayerNormalization()(x1 + x2)
    outputs = x[:, -96:, :]
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 训练模型
model = transformer_model((384, 480))
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
model.fit(X_train[:, :384, :], X_train[:, 384:, :], validation_data=(X_val[:, :384, :], X_val[:, 384:, :]), epochs=10, batch_size=32)

# 测试模型
loss = model.evaluate(X_test[:, :384, :], X_test[:, 384:, :], batch_size=32)
print("Test loss:", loss)

代码中先使用`StandardScaler`对数据进行归一化，然后使用`train_test_split`函数按照4:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。接着定义了一个Transformer模型，其中包含3个Transformer block，每个block中包含一个多头注意力和一个前馈网络，最后输出后96列预测结果。最后使用`compile`方法指定优化器和损失函数，使用`fit`方法训练模型，并使用`evaluate`方法测试模型。

我有两个文件夹，一个文件夹有500张猫的图像，另外一个文件夹有500张狗的图像。请帮我用python写出将这1000张图像按照8：1：1的比例划分成训练集、验证集和测试集，并且生成训练集、验证集和测试集三个文件夹，每个文件夹下有猫和狗两个子文件夹。

好的，以下是代码实现：

import os
import random
import shutil

# 设置数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'
train_dir = '/path/to/train'
val_dir = '/path/to/val'
test_dir = '/path/to/test'

# 创建训练集、验证集和测试集文件夹
if not os.path.exists(train_dir):
    os.makedirs(train_dir)
if not os.path.exists(val_dir):
    os.makedirs(val_dir)
if not os.path.exists(test_dir):
    os.makedirs(test_dir)

# 将猫和狗的图像分别放入两个列表中
cat_images = [os.path.join(data_dir, 'cat', img) for img in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'cat'))]
dog_images = [os.path.join(data_dir, 'dog', img) for img in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'dog'))]

# 将列表中的图像随机打乱
random.shuffle(cat_images)
random.shuffle(dog_images)

# 计算训练集、验证集和测试集的数量
total_images = len(cat_images) + len(dog_images)
train_num = int(total_images * 0.8)
val_num = int(total_images * 0.1)

# 将猫和狗的图像分别划分到训练集、验证集和测试集中
train_cat = cat_images[:int(train_num/2)]
train_dog = dog_images[:int(train_num/2)]

val_cat = cat_images[int(train_num/2):int(train_num/2)+int(val_num/2)]
val_dog = dog_images[int(train_num/2):int(train_num/2)+int(val_num/2)]

test_cat = cat_images[int(train_num/2)+int(val_num/2):]
test_dog = dog_images[int(train_num/2)+int(val_num/2):]

# 将训练集、验证集和测试集的猫和狗图像分别放入对应的文件夹中
for img in train_cat:
    shutil.copy(img, os.path.join(train_dir, 'cat'))
for img in train_dog:
    shutil.copy(img, os.path.join(train_dir, 'dog'))

for img in val_cat:
    shutil.copy(img, os.path.join(val_dir, 'cat'))
for img in val_dog:
    shutil.copy(img, os.path.join(val_dir, 'dog'))

for img in test_cat:
    shutil.copy(img, os.path.join(test_dir, 'cat'))
for img in test_dog:
    shutil.copy(img, os.path.join(test_dir, 'dog'))

请将 `data_dir` 替换成你数据集的路径，将 `train_dir`、`val_dir` 和 `test_dir` 替换成你想要保存训练集、验证集和测试集的路径。这段代码会将原始数据集中的猫和狗图像按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将它们分别保存在对应的文件夹中。