划分图片形式的数据集，使得随机划分的训练集和测试集的比例为9:1

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。代码示例如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = # 图片数据
y = # 图片标签

# 划分训练集和测试集，test_size为测试集所占比例
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)

其中，X和y分别表示图片数据和标签，test_size为测试集所占比例，random_state为随机种子，保证每次划分的结果相同。上述代码中，训练集占比为0.9，测试集占比为0.1，符合题目要求的9:1比例。

相关问题

图片数据集划分：如何按照小类别将数据集划分为训练集和测试集，确保训练集和测试集中每个小类别的比例相同

以下是一个按照小类别将数据集划分为训练集和测试集的方法，以确保训练集和测试集中每个小类别的比例相同：

1. 首先，确定数据集中包含的所有小类别，例如，如果数据集包含猫和狗的图片，则猫和狗分别为小类别。

2. 对于每个小类别，将其所有图片随机分成两组：训练集和测试集。可以使用Python中的随机函数或第三方库来实现随机分组。

3. 确保训练集和测试集中每个小类别的比例相同，例如，如果数据集中猫的图片占总数的60％，则训练集中猫的图片应该占总数的60％，测试集中猫的图片应该占总数的40％。

4. 最后，将所有小类别的训练集和测试集合并成一个大的训练集和测试集，以便进行模型训练和测试。

图片数据划分训练集和测试集

将图片数据划分为训练集和测试集是机器学习中常用的方法之一，其目的是为了评估模型在新数据上的表现。通常我们会将数据集按照一定比例划分成训练集和测试集，比例可以根据具体问题和数据集大小来决定，一般来说，训练集的比例是测试集的80%到90%左右。

具体的划分方法可以有多种，比如按照文件名、按照文件夹、随机抽取等。以下是一种基于文件夹的划分方法：

1. 将所有图片按照类别放在不同的文件夹中，例如有10个类别的图片，那么就有10个文件夹，每个文件夹中包含相应类别的图片。

2. 针对每个文件夹，将其中的图片按照一定比例划分为训练集和测试集。一般来说，可以将80%的图片作为训练集，20%的图片作为测试集。

3. 最后将所有划分好的训练集和测试集分别放在不同的文件夹中，以便后续的模型训练和测试使用。

需要注意的是，在划分数据集时，我们要保证训练集和测试集的数据分布尽可能相似，以避免模型在测试集上表现不佳的情况。另外，如果数据集较小，建议采用交叉验证的方法来评估模型的表现。