划分验证数据和测试数据

日月光华老师 2023-01-13 03:08:04

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ataset_folder表示原始图片数据集所在的文件夹路径，output_folder表示划分后的数据集存储的文件夹路径，train_ratio、val_ratio和test_ratio表示训练集、验证集和测试集所占比例。代码将会遍历读取文件夹中的图片文件，打乱后按照比例划分为训练集、验证集和测试集，并将划分后的图片文件移动到相应的文件夹中。手动划分文件夹中的图片数据集为训练集、验证集和测试集，即进行文件夹中的数据集（都是图片）进行划分。经过查看，文件夹里面的图像符合比例数量要求。

训练集:顾名思义指的是用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数. 校验集:从字面意思理解即为用于验证模型性能的样本集合.不同神经网络在训练集上训练结束后,通过校验集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络,也可以指完全不同结构的神经网络.(通常用K折交叉验证法和留一法经行验证) 测试集:对于训练完成的神经网络,测试集用于客观的评价神经网络的性能....

一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后，需要利用数据验证模型的正确性，这部分数据被称为测试数据（Test Data）。测试数据不能用于模型构建...

我们可以借助Pytorch从文件夹中读取数据集，十分方便，但是Pytorch中没有提供数据集划分的操作，需要手动将原始的数据集划分为训练集、验证集和测试集，废话不多说，这里我写了一个工具类，帮助大家将数据集自动划分为训练集、验证集和测试集，还可以指定比例，代码如下。 # 工具类 import os import random import shutil from shutil import copy2 def data_set_split(src_data_folder, target_data_fol

前言在使用数据集训练模型之前，我们需要先将整个数据集分为训练集、验证集、测试集。训练集是用来训练模型的，通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型，再通过验证集使用交叉验证来挑选最优的模型，通过不断的迭代来改善模型在验证集上的性能，最后再通过测试集来评估模型的性能。如果数据集划分的好，可以提高模型的应用速度。如果划分的不好则会大大影响模型的应用的部署，甚至可能会使得我们之后所做的工作功亏...

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