dataset split

您好！对于数据集的划分，常见的做法是将数据集分为训练集、验证集和测试集。这样划分的目的是为了在模型训练过程中进行模型选择和调优。

训练集（Training Set）是用来训练模型的数据集，模型通过对训练集的学习来进行参数调整和优化。通常情况下，训练集会占据整个数据集的大部分比例。

验证集（Validation Set）是用来选择模型超参数或进行早停（early stopping）等模型调优操作的数据集。通过在验证集上评估不同模型的性能，可以选择最佳模型以避免过拟合。

测试集（Test Set）是用来评估最终模型性能的数据集，它在模型训练过程中没有被使用过，用于衡量模型在现实应用中的泛化能力。

常见的数据集划分比例是70%的数据作为训练集、15%作为验证集、15%作为测试集，但实际上根据具体问题和数据集规模的不同，划分比例可能会有所调整。

需要注意的是，划分数据集时应该保证各个数据集之间的样本是独立且随机的，以确保模型在训练、调优和评估过程中的准确性和可靠性。

相关问题

split_dataset

split_dataset是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。在机器学习和数据分析中，我们通常需要将数据集划分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于评估模型的性能。

在Matlab中，可以使用crossvalind函数来实现数据集的划分。crossvalind函数可以根据指定的比例将数据集划分为训练集和测试集。以下是一个示例代码：

% 假设我们有一个包含100个样本的数据集，我们希望将其划分为训练集和测试集，比例为70%和30%
data = 1:100; % 假设数据集是一个包含100个样本的向量

% 使用crossvalind函数进行数据集划分
indices = crossvalind('HoldOut', 100, 0.3); % 将数据集划分为训练集和测试集，测试集占比30%

% 根据划分结果获取训练集和测试集
train_data = data(indices); % 获取训练集
test_data = data(~indices); % 获取测试集

在上述示例中，我们使用crossvalind函数将包含100个样本的数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占比30%。划分结果通过indices向量表示，其中值为1表示对应样本属于训练集，值为0表示对应样本属于测试集。最后，我们根据划分结果获取训练集和测试集。

需要注意的是，crossvalind函数还可以进行其他类型的数据集划分，如K折交叉验证等。你可以根据具体需求选择合适的划分方式。

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求：如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

修改后的代码如下：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.")
parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path')
parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.')
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}')
parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}')
parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed')
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate')
parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)')
parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation')
parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units')
parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate')
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved')

args = parser.parse_args()

if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}:
    for arg in vars(args):
        print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg)))
else:
    print("Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.")

如果输入的 dataset 不是 {Cora, CiteSeer, PubMed} 中的任何一项，将会输出 "Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}."，否则将会输出各个参数的值。