mnist数据集划分

### 正确划分MNIST数据集的方法

对于MNIST数据集而言，为了确保训练过程的有效性和结果的可靠性，在准备阶段应当合理地将数据集划分为训练集和测试集。具体来说，该操作可以通过 `train_test_split` 函数来实现，此函数能够按照指定的比例随机分配样本到不同的子集中[^1]。

下面是一个具体的Python代码实例展示如何利用Scikit-Learn库中的工具来进行这一工作：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将原始训练集进一步拆分出一部分作为验证集；这里假设已经有一个独立的测试集
# 测试集占比设定为20%，即80%-20% 的比例进行分割
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    X_train_full,
    y_train_full,
    test_size=0.2,
    random_state=42  # 设置固定的random_state以保证实验可重复性
)

print(f"Training set size: {len(y_train)}")
print(f"Validation set size: {len(y_val)}")
print(f"Test set size: {len(y_test)}")

通过上述方法，不仅实现了对MNIST数据集按一定比例（如80% 训练/验证 vs 20% 测试）的划分，而且借助于 `random_state` 参数保障了每次运行程序时所得到的数据切分模式保持一致，从而提高了实验结果的一致性和可信度。