# Separate the training data into training and validation set X_trn, X_tst, y_trn, y_tst = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=42, stratify=y)

这段代码是用于将数据集分成训练集和验证集。首先，通过train_test_split函数将X和y分别划分成训练集和测试集，其中test_size=0.15表示将15%的数据划分为测试集，random_state=42表示设置随机数种子以保证结果的可重复性，stratify=y表示按照y中的类别比例进行分层抽样。最终，将划分得到的X_trn、X_tst、y_trn、y_tst分别赋值给对应的变量。在机器学习中，将数据集分成训练集和验证集的目的是为了模型选择和调优。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能和选择最优的超参数，测试集用于最终评估模型的泛化性能。

相关问题

num_training = 49000 num_validation = 1000 num_test = 1000 num_dev = 500 # Our validation set will be num_validation points from the original # training set. mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] # Our training set will be the first num_train points from the original # training set. mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] # We will also make a development set, which is a small subset of # the training set. mask = np.random.choice(num_training, num_dev, replace=False) X_dev = X_train[mask] y_dev = y_train[mask]

这段代码是用于划分训练集、验证集和测试集的。根据给定的参数，将原始的训练数据集划分为训练集、验证集、开发集和测试集。

- num_training 表示训练集的样本数量，这里为49000。
- num_validation 表示验证集的样本数量，这里为1000。
- num_test 表示测试集的样本数量，这里为1000。
- num_dev 表示开发集的样本数量，这里为500。

接下来，代码通过索引操作将原始的训练数据集按照指定数量划分为不同的数据集。

- X_val 和 y_val 是验证集的特征和标签，分别由 X_train 和 y_train 的后 num_validation 个样本组成。
- X_train 和 y_train 是训练集的特征和标签，分别由 X_train 和 y_train 的前 num_training 个样本组成。
- X_dev 和 y_dev 是开发集的特征和标签，由从 X_train 和 y_train 中随机选择的 num_dev 个样本组成。

这样，数据集就被划分为了训练集、验证集、开发集和测试集，用于模型训练、调参和评估。

def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data，用于加载和预处理CIFAR-10数据集，并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。

具体来说，这个函数完成了以下几个步骤：

1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集，得到原始的训练集和测试集数据（X_train, y_train, X_test, y_test）。

2. 对原始数据进行子采样，得到num_training个样本作为训练集，num_validation个样本作为验证集，num_test个样本作为测试集。

3. 对训练集、验证集和测试集进行均值归一化，即将每个像素减去训练集的均值像素值。这个操作可以提高模型的训练效果和泛化能力。

4. 对训练集、验证集和测试集进行通道转置，即将原来的(样本数, 高, 宽, 通道数)的四维数组转换为(样本数, 通道数, 高, 宽)的四维数组。这个操作是因为在深度学习中，通常把通道数放在第二个维度上，方便卷积计算。

5. 将处理后的训练集、验证集和测试集打包成一个字典，返回给调用者。

需要注意的是，这个函数中使用了load_CIFAR10函数，也就是另一个函数，用于从文件中加载CIFAR-10数据集。另外，这里的cifar10_dir变量指定了CIFAR-10数据集的路径，需要根据实际情况进行修改。