train val test 划分比例

划分训练集（train set）、验证集（validation set）和测试集（test set）的比例通常没有一个固定的标准，它们的比例取决于具体的任务和数据集。

对于常见的机器学习任务和数据集，一种常用的划分比例是70%的数据用作训练集，10%的数据用于验证集，剩下的20%用于测试集。这种比例的划分方式被广泛使用，尤其是在数据集较大的情况下。

在一些问题比较复杂，数据集较小的情况下，我们可能需要更多的数据用于验证集和测试集，以确保对模型的评估更为准确，避免过拟合。例如，可以将数据集划分为60%的训练集，20%的验证集和20%的测试集。

除了以上的常见划分比例，还可以根据具体的情况和需求灵活进行划分。某些场景下，可能需要更多的数据用于训练集，以便于模型能够更好地学习数据的分布和特征；还有一些特殊情况下，由于数据集过小或者不平衡，我们可能需要采用交叉验证等方法来更好地评估模型的性能。

总之，划分训练集、验证集和测试集的比例需要针对具体的任务和数据集进行考虑，根据需求灵活地进行选择。

相关问题

trainval,test = train_test_split(names,test_size=0.2,shuffle=10)

trainval,test = train_test_split(names, test_size=0.2, shuffle=10) 是用于划分数据集的函数。它将给定的数据集 `names` 分割成两个部分：`trainval` `test`。

- `trainval` 是训练和验证集的组合，用于模型的训练和调优。
- `test` 是测试集，用于评估模型的性能。

这个函数的参数解释如下：
- `names`：要划分的数据集。
- `test_size`：测试集的比例。在这个例子中，设置为0.2表示将20%的数据划分为测试集，剩下的80%作为训练和验证集。
- `shuffle`：是否对数据进行洗牌。在这个例子中，设置为10表示使用随机种子10进行洗牌操作，以确保每次划分的结果一致。

请注意，这里的 `train_test_split` 函数是一个示例函数，实际上可能是你自己定义的函数或者来自某个库。具体的实现可能会有所不同。

X_train, X_val_test, y_train, y_val_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_test, y_val_test, test_size=0.33, random_state=42)

这两行代码的作用是将特征集(X)和标签集(y)分别按照0.7:0.3的比例划分为训练集和验证&测试集（X_val_test和y_val_test），然后将验证&测试集再按照0.33:0.67的比例划分为验证集和测试集（X_val和y_val为验证集，X_test和y_test为测试集）。其中，test_size=0.3表示将数据集划分为训练集和验证&测试集，其中验证&测试集占总数据集的比例为30%；test_size=0.33表示将验证&测试集划分为验证集和测试集，其中测试集占验证&测试集的比例为33%。random_state=42是为了保证每次运行代码时分割的数据集相同。

此时，变量X_train存储训练集的特征数据，y_train存储训练集的标签数据，变量X_val存储验证集的特征数据，y_val存储验证集的标签数据，变量X_test存储测试集的特征数据，y_test存储测试集的标签数据。