python用下采样制造训练集验证集

Python中可以使用scikit-learn库的train_test_split函数来将数据集拆分为训练集和验证集。同时，可以使用skimage库的transform模块中的downscale_local_mean函数来进行下采样。

下面是一个简单的示例代码，将原始图片下采样为较小的图片，并将其拆分为训练集和验证集：

from skimage.transform import downscale_local_mean
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import os

# 读取图片数据
image_dir = "path/to/dataset"
images = []
for file in os.listdir(image_dir):
    image = plt.imread(os.path.join(image_dir, file))
    images.append(image)

# 对图片进行下采样
downsampled_images = []
for image in images:
    downsampled_image = downscale_local_mean(image, (2, 2, 1))
    downsampled_images.append(downsampled_image)

# 将数据集拆分为训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(downsampled_images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

在上述代码中，我们首先使用os库读取图片数据，并将其存储在一个列表中。然后，使用skimage库的downscale_local_mean函数将每张图片下采样为较小的图片。最后，使用scikit-learn库的train_test_split函数将数据集拆分为训练集和验证集。需要注意的是，X_train和X_val中存储的是下采样后的图片数据，而y_train和y_val中存储的是对应的标签数据。