数据集切分训练集和验证集

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2023-01-12 21:54:25

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数据集切分训练集和验证集	数据集切分训练集和验证集

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当采用【分类 - 鸢尾花数据集加载】加载数据集之后，对数据集进行切分。可以采用sklearn库的train_test_split进行切分。分类 - 鸢尾花数据集切分训练集和测试集。

需求目的：针对模型训练输入，按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达上百万的数据集，可按照98:1:1的比例进行切分。方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分。

数据集划分

区别一下三个概念： 训练集：顾名思义，用于训练模型，调整网络中的权值、偏差等参数测试集：对模型能力进行评估，调整学习率等超参，使模型效果达到最优 验证集：对模型训练完全无影响的数据，评估模型泛化能力一般划分比例3:1:1 假设数据集如上一篇博文所定义的格式：零基础自定义数据集入门示例内容为【时间，数据1，数据2，数据3】的列表 dataset = mydataset() features = dataset[:][0] labels.

python对coco数据集的训练集和测试集划分 import os import random import shutil import time def copyFile(fileDir, origion_path1, class_name): name = class_name#按顺序读取到第一张照片名字 path = origion_path1#标签地址 image_list = os.listdir(fileDir) # 获取原始图片路径中的所有图片 im

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