train_path, val_path = train_test_split(json_list_path, test_size=0.12)

train_test_split是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集和验证集。在这个函数中，train_path和val_path是两个变量，分别表示训练集和验证集的文件路径。

具体来说，train_test_split函数接受两个参数：json_list_path和test_size。json_list_path是原始数据集的文件路径，test_size是指定验证集所占比例的参数，取值范围为0到1之间。

函数的执行结果是将原始数据集按照指定的比例划分为训练集和验证集，并将它们保存到train_path和val_path所指定的文件中。

相关问题

train_val_test_split

`train_val_test_split`是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这个函数的作用是根据指定的比例或数量，将数据集按照一定的规则进行划分。

具体的划分方法可以根据你的需求和使用的库而有所不同。下面是一个示例使用Scikit-learn库中的`train_test_split`函数来进行划分的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个数据集 X 和对应的标签 y

# 划分训练集和测试集，比例为 70% 训练集，30% 测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 划分训练集和验证集，比例为 80% 训练集，20% 验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

在上面的代码中，首先使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数指定了测试集占总数据集的比例。然后，再次使用`train_test_split`函数将训练集划分为训练集和验证集，其中`test_size`参数指定了验证集占训练集的比例。

注意，上面的代码仅仅是一个示例，你可以根据自己的需求进行适当的修改。另外，还可以使用其他库或自定义函数来实现数据集的划分，具体取决于你使用的工具和框架。

train_val_test_split的用法

train_val_test_split是一个用于将数据集分成训练集、验证集和测试集的函数。它的用法如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_val, y_train_val, test_size=0.25, random_state=42)

其中，X和y分别是特征和目标变量的数据集。test_size参数指定了测试集的比例，random_state参数控制了随机种子以确保每次运行得到的结果一致。

train_test_split函数会先将原始数据集X和y分成两部分，一部分用于训练（包括训练集和验证集），一部分用于测试。然后再将训练集和验证集按照一定比例分成两部分，得到训练集、验证集和测试集。

train_val_test_split的使用目的是用于机器学习模型的训练、验证和测试。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数（比如学习率、正则化系数等），测试集用于评估模型的性能。