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
时间: 2024-05-03 19:19:48 浏览: 18
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:
```python
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
如何随机划分图片形式的数据集,训练集和测试集的比例为9:1
对于图片形式的数据集,可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split方法进行随机划分。具体步骤如下:
1. 导入必要的库和模块:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import os
import shutil
import random
```
2. 定义数据集路径和训练集、测试集路径:
```python
data_dir = "path/to/data" # 数据集路径
train_dir = "path/to/train" # 训练集路径
test_dir = "path/to/test" # 测试集路径
```
3. 获取所有图片的路径:
```python
all_images = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
for file in files:
if file.endswith(".jpg"): # 只获取jpg格式的图片
all_images.append(os.path.join(root, file))
```
4. 随机打乱图片路径:
```python
random.shuffle(all_images)
```
5. 划分训练集和测试集:
```python
train_images, test_images = train_test_split(all_images, test_size=0.1, random_state=42)
```
6. 创建训练集和测试集文件夹,并将图片拷贝到对应文件夹:
```python
if not os.path.exists(train_dir):
os.makedirs(train_dir)
if not os.path.exists(test_dir):
os.makedirs(test_dir)
for image in train_images:
shutil.copy(image, train_dir)
for image in test_images:
shutil.copy(image, test_dir)
```
以上步骤中,train_test_split()方法的参数test_size设置为0.1,表示测试集占总数据集的10%。也可以根据需要调整这个比例。
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,分别写入文件夹
假设有一个包含100张图片的数据集,我们可以按照9:1的比例划分为训练集和测试集,其中训练集包含90张图片,测试集包含10张图片。
以下是Python代码实现:
```python
import os
import random
import shutil
# 设置文件夹路径和划分比例
data_dir = "path/to/data"
train_ratio = 0.9
# 获取所有图片的文件名
image_files = os.listdir(data_dir)
# 打乱文件名顺序
random.shuffle(image_files)
# 计算划分的索引位置
split_index = int(len(image_files) * train_ratio)
# 创建训练集和测试集文件夹
train_dir = "path/to/train"
test_dir = "path/to/test"
os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)
# 将文件名划分到训练集和测试集
train_files = image_files[:split_index]
test_files = image_files[split_index:]
# 将文件移动到训练集和测试集文件夹
for filename in train_files:
src_path = os.path.join(data_dir, filename)
dst_path = os.path.join(train_dir, filename)
shutil.copy(src_path, dst_path)
for filename in test_files:
src_path = os.path.join(data_dir, filename)
dst_path = os.path.join(test_dir, filename)
shutil.copy(src_path, dst_path)
```
上述代码会将原始数据集中的图片文件随机打乱顺序,然后将前90%的文件移动到训练集文件夹中,后10%的文件移动到测试集文件夹中。注意,如果训练集和测试集文件夹已经存在,`os.makedirs`函数会忽略创建操作。