python怎么划分数据集

对于数据集的划分，通常采用随机划分的方法。具体步骤如下：
1. 将原始数据集打乱，使样本的顺序随机化。
2. 根据比例划分数据集为训练集、验证集和测试集。
- 训练集：用于模型的训练；
- 验证集：用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，从而提高模型的性能；
- 测试集：用于评估模型的性能，避免在训练过程中对模型进行调整，从而保证评估结果的客观性。
3. 划分后的数据集应该保证：
- 训练集、验证集和测试集之间的数据不能重叠；
- 训练集的比例要大于验证集和测试集的比例，如常见的划分比例是7:2:1。
- 数据集中不同类别的样本比例应该基本一致，以免导致模型对某些类别的学习能力过强或过弱，从而影响模型的泛化能力。