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  • 数据集划分

    千次阅读 2018-08-07 16:25:23
    1.使用sklearn.model_selection.train_test_...*arrays指定需划分数据集 random_state指定随机种子 test_size指定测试集大小 train_data,test_data = train_test_split(processed_data,random_state=1,test_si...

    1.使用sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options)

    1. *arrays指定需划分数据集
    2. random_state指定随机种子
    3. test_size指定测试集大小
    train_data,test_data = train_test_split(processed_data,random_state=1,test_size = 0.1)

    sklearn文档
    2.使用Numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

    1. a为可采样的样本
    2. size为输出数据格式
    3. replace为True,则可以出现重复采样点;False,则不可以出现重复采样点
    4. P为采样概率分布,默认为均匀分布
    sample = np.random.choice(processed_data.index,size = int(len(processed_data)*0.9),replace = False)
    train_data,test_data = processed_data.iloc[sample],processed_data.drop(sample)
    
    

    Numpy文档

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  • CUB_200_2011数据集划分成train和test,附带划分源码
  • Pytorch将数据集划分为训练集、验证集和测试集

    千次阅读 多人点赞 2020-08-26 16:36:44
    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...

    一起来玩

    qq群:821429104

    b站:宋老狗97

    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_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):
        '''
        读取源数据文件夹,生成划分好的文件夹,分为trian、val、test三个文件夹进行
        :param src_data_folder: 源文件夹 E:/biye/gogogo/note_book/torch_note/data/utils_test/data_split/src_data
        :param target_data_folder: 目标文件夹 E:/biye/gogogo/note_book/torch_note/data/utils_test/data_split/target_data
        :param train_scale: 训练集比例
        :param val_scale: 验证集比例
        :param test_scale: 测试集比例
        :return:
        '''
        print("开始数据集划分")
        class_names = os.listdir(src_data_folder)
        # 在目标目录下创建文件夹
        split_names = ['train', 'val', 'test']
        for split_name in split_names:
            split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
            if os.path.isdir(split_path):
                pass
            else:
                os.mkdir(split_path)
            # 然后在split_path的目录下创建类别文件夹
            for class_name in class_names:
                class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
                if os.path.isdir(class_split_path):
                    pass
                else:
                    os.mkdir(class_split_path)
    
        # 按照比例划分数据集,并进行数据图片的复制
        # 首先进行分类遍历
        for class_name in class_names:
            current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name)
            current_all_data = os.listdir(current_class_data_path)
            current_data_length = len(current_all_data)
            current_data_index_list = list(range(current_data_length))
            random.shuffle(current_data_index_list)
    
            train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name)
            val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name)
            test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name)
            train_stop_flag = current_data_length * train_scale
            val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale)
            current_idx = 0
            train_num = 0
            val_num = 0
            test_num = 0
            for i in current_data_index_list:
                src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i])
                if current_idx <= train_stop_flag:
                    copy2(src_img_path, train_folder)
                    # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, train_folder))
                    train_num = train_num + 1
                elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag):
                    copy2(src_img_path, val_folder)
                    # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, val_folder))
                    val_num = val_num + 1
                else:
                    copy2(src_img_path, test_folder)
                    # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder))
                    test_num = test_num + 1
    
                current_idx = current_idx + 1
    
            print("*********************************{}*************************************".format(class_name))
            print(
                "{}类按照{}:{}:{}的比例划分完成,一共{}张图片".format(class_name, train_scale, val_scale, test_scale, current_data_length))
            print("训练集{}:{}张".format(train_folder, train_num))
            print("验证集{}:{}张".format(val_folder, val_num))
            print("测试集{}:{}张".format(test_folder, test_num))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        src_data_folder = "E:/biye/gogogo/note_book/torch_note/data/utils_test/data_split/src_data"
        target_data_folder = "E:/biye/gogogo/note_book/torch_note/data/utils_test/data_split/target_data"
        data_set_split(src_data_folder, target_data_folder)
    
    

    ** 注意 **

    划分前你得文件夹结构应该是这样的

    image-20200826160553697

    划分结果

    data_split

    tensorflow2.3 加载数据集的方式

    from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import layers
    from tensorflow.keras.models import Sequential
    
    
    def load_data_from_folder(batch_size, target_img_height, target_img_width, data_dir="F:/datas/massmass/fer2013+/ccc/"):
        train_datagen = ImageDataGenerator(
            rescale=1. / 255,  # 重放缩因子,数值乘以1.0/255(归一化)
            shear_range=0.2,  # 剪切强度(逆时针方向的剪切变换角度)
            zoom_range=0.2,  # 随机缩放的幅度
            # 进行随机水平翻转
            horizontal_flip=True)
        val_datagen = ImageDataGenerator(
            rescale=1. / 255)
    
        train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
            data_dir + '/train',  # dictory参数,该路径下的所有子文件夹的图片都会被生成器使用,无限产生batch数据
            target_size=(target_img_height, target_img_width),  # 图片将被resize成该尺寸
            color_mode='grayscale',  # 颜色模式,graycsale或rgb(默认rgb)
            batch_size=batch_size,  # batch数据的大小,默认为32
            class_mode='sparse')  # 返回的标签形式,默认为‘category’,返回2D的独热码标签
        val_generator = val_datagen.flow_from_directory(
            data_dir + '/val',  # 同上
            target_size=(target_img_height, target_img_width),
            color_mode='grayscale',
            batch_size=batch_size,
            class_mode='sparse')
        num_class = train_generator.num_classes
        return train_generator, val_generator, num_class
    

    tensorflow2.0 加载数据集的方式

    from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import layers
    from tensorflow.keras.models import Sequential
    
    def load_data_from_folder(batch_size, target_img_height, target_img_width, data_dir="data/"):
        emotion_classification_train_datagen = ImageDataGenerator(
            rescale=1. / 255,  # 重放缩因子,数值乘以1.0/255(归一化)
            shear_range=0.2,  # 剪切强度(逆时针方向的剪切变换角度)
            zoom_range=0.2,  # 随机缩放的幅度
            # 进行随机水平翻转
            horizontal_flip=True)
        emotion_classification_val_datagen = ImageDataGenerator(
            rescale=1. / 255)
    
        emotion_classification_train_generator = emotion_classification_train_datagen.flow_from_directory(
            data_dir + '/train',  # dictory参数,该路径下的所有子文件夹的图片都会被生成器使用,无限产生batch数据
            target_size=(target_img_height, target_img_width),  # 图片将被resize成该尺寸
            color_mode='grayscale',  # 颜色模式,graycsale或rgb(默认rgb)
            batch_size=batch_size,  # batch数据的大小,默认为32
            class_mode='sparse')  # 返回的标签形式,默认为‘category’,返回2D的独热码标签
        emotion_classification_val_generator = emotion_classification_val_datagen.flow_from_directory(
            data_dir + '/val',  # 同上
            target_size=(target_img_height, target_img_width),
            color_mode='grayscale',
            batch_size=batch_size,
            class_mode='sparse')
        num_class = emotion_classification_train_generator.num_classes
        return emotion_classification_train_generator, emotion_classification_val_generator, num_class
    

    pytorch加载数据集的方式

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    from torch.optim import lr_scheduler
    import numpy as np
    import torchvision
    from torchvision import datasets, models, transforms
    import matplotlib.pyplot as plt
    import time
    import os
    import copy
    
    # Data augmentation and normalization for training
    # Just normalization for validation
    data_transforms = {
        'train': transforms.Compose([
            transforms.RandomResizedCrop(224),
            transforms.RandomHorizontalFlip(),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ]),
        'val': transforms.Compose([
            transforms.Resize(256),
            transforms.CenterCrop(224),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ]),
    }
    
    data_dir = 'data/hymenoptera_data'
    image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                              data_transforms[x])
                      for x in ['train', 'val']}
    dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                                 shuffle=True, num_workers=4)
                  for x in ['train', 'val']}
    dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
    class_names = image_datasets['train'].classes
    
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    

    最后附上github地址

    https://github.com/cmFighting/mnist_demo_torch1.6

    如果帮助到您的话可以请我喝杯咖啡嗷!谢谢!

    payme

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  • 机器学习之数据集划分: 训练集 验证集 测试集 Q:将数据集划分为测试数据集和训练数据集的常用套路是什么呢? A:three ways shown as follow: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的...

    机器学习数据挖掘之数据集划分: 训练集 验证集 测试集



    Q:将数据集划分为测试数据集和训练数据集的常用套路是什么呢?

    A:three ways shown as follow:



    1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数:
    默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集。


    2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation)
    k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。
    交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。




    3.训练数据,验证数据(注意区别交叉验证数据集),测试数据(在Coursera上提到)
    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。典型的例子是用K-Fold Cross Validation裁剪决策树,求出最优叶节点数,防止过渡拟合(Overfitting)。
    所以:
    训练数据(Test Data):用于模型构建
    验证数据(Validation Data):可选,用于辅助模型构建,可以重复使用。
    测试数据(Test Data):用于检测模型构建,此数据只在模型检验时使用,用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程,否则会导致过渡拟合。




    references
    http://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/11/2954060.html
    http://blog.csdn.net/lhx878619717/article/details/49079785
    http://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53502674
    https://segmentfault.com/q/1010000005917400












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  • 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明转自 Scofield's blog...机器学习数据挖掘之数据集划分: 训练集 验证集 测试集 Q:将数据集划分为测试数据集和训练数据集的常用套路是什么呢? ...

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明转自 Scofield's blog[http://blog.csdn.net/scotfield_msn] https://blog.csdn.net/Scotfield_msn/article/details/69945350

    机器学习数据挖掘之数据集划分: 训练集 验证集 测试集

     

    Q:将数据集划分为测试数据集和训练数据集的常用套路是什么呢?

    A:three ways shown as follow:



    1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数:
    默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集。


    2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation)
    k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。
    交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。



    3.训练数据,验证数据(注意区别交叉验证数据集),测试数据(在Coursera上提到)
    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。典型的例子是用K-Fold Cross Validation裁剪决策树,求出最优叶节点数,防止过渡拟合(Overfitting)。
    所以:
    训练数据(Test Data):用于模型构建
    验证数据(Validation Data):可选,用于辅助模型构建,可以重复使用。
    测试数据(Test Data):用于检测模型构建,此数据只在模型检验时使用,用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程,否则会导致过渡拟合。

     

    版权声明:转载请注明出处 https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78170171

    区别

    类别验证集测试集
    是否被训练到
    作用纯粹用于调超参数纯粹为了加试以验证泛化性能
    使用次数多次使用,以不断调参仅仅一次使用
    缺陷模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集,可能只代表一部分非训练集,导致最终训练好的模型泛化性能不够测试集为了具有泛化代表性,往往数据量比较大,测试一轮要很久,所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集
    互相转化验证集具有足够泛化性(一般来说,如果验证集足够大到包括大部分非训练集时,也等于具有足够泛化性了)验证集具有足够泛化性时,测试集就没有存在的必要了
    类比校内答辩(如果校内答辩比多校联合答辩还有泛化性说服力,那么就没有必要再搞个多校联合答辩了)多校联合公开答辩

    附言

    说到底:

    • 验证集是一定需要的;
    • 如果验证集具有足够泛化代表性,是不需要再整出什么测试集的;
    • 整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下,好奇一下那个靠训练集(训练)和验证集(调参)多次接力训练出来的模型是不是具有了泛化性能,因而加试一下图个确定。


    references
    http://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/11/2954060.html
    http://blog.csdn.net/lhx878619717/article/details/49079785
    http://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53502674
    https://segmentfault.com/q/1010000005917400

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  • @Sklearn 数据集划分为训练集测试集方法,python实现 K折交叉验证:KFold ,GroupKFold,StratifiedKFold 1:将全部训练集S分成k个不相交子集,如S中训练样本个数为m,则每个子集含有m/k个训练样例,对应的子集为{s1,s2,...
  • ML之FE:数据处理—特征工程之数据集划分成训练集、验证集、测试集三部分简介、代码实现、案例应用之详细攻略 目录 数据集划分成训练、验证、测试三种数据的简介 1、训练集、验证集的作用 2、验证数据...
  • 机器学习中首要环节就是数据集的处理,其中数据集的处理从个人理解(如有错误敬请谅解)的角度来说包括两个方面:数据集划分和数据清理。其中数据集划分是指训练集、验证集和测试集的数据类别划分;数据清理是指数据的...
  • 遇到一个划分数据集的问题,所以手动仿照sklearn库的划分函数写了一个函数。 环境:Windows 7,PyCharm,Python 3.6,numpy1.14.2+mkl 调用sklearn库的划分函数如下 其中train_data为训练输入的数据,train_...
  • 数据集划分-交叉验证(CV)

    千次阅读 2019-09-20 23:30:43
    数据集划分-交叉验证(CV) 通过将原始数据分为3个数据集合,我们就大大减少了可用于模型学习的样本数量, 并 且得到的结果依赖于集合对(训练,验证)的随机选择。这个问题可以通过 交叉验证(CV ) 来解决。 交叉...
  • 数据集划分方法

    千次阅读 2019-02-26 13:02:52
    1 模型评估方法 在现实任务中,往往有很多模型可供选择,一般我们是通过对候选模型的泛化误差进行估计,选择泛化误差最小的...假设学习任务中的有一个包含mmm个样本的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯&amp;amp;ThinS...
  • sklearn-数据集划分

    千次阅读 2018-05-27 12:17:21
    一般我们划分数据集都是用sklearn.model_selection里的函数,当然也可以人工划分一、train_test_split最常用的是train_test_split()函数,用来随机划分样本数据为训练集和测试集。优点:随机客观的划分数据,减少...
  • 前言 要想训练一个好的深度学习模型...这样会导致训练集和测试集存在差异,所以在划分数据集的时候需要掌握一些技巧。本篇文章的主要内容来自deeplearning.ai 示例说明 问题描述 你想开发一个APP,当用户上传...
  • 狗猫分类数据集划分详解

    千次阅读 2020-03-16 11:44:34
    数据集介绍 首先是要下载数据集,下载地址: 数据解压之后会有两个文件夹,一个是“train”,一个是“test”,顾名思义一个...大致了解了数据集后,下边就开始划分数据集 代码 先放一段代码,这是从书中截取出来...

空空如也

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数据集划分