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  • 使用pandas划分训练集和验证集

    千次阅读 多人点赞 2018-12-24 10:40:35
    最近下载了一个很大的数据集,用csv文件保存的标签,如何优雅地把这个数据集划分训练集和验证集呢? 我用一个5行的DataFrame举个例子: 哦对了上次有同学说我图有点大,这次我给它搞小点。 如图data1是一个大小为...

    最近下载了一个很大的数据集,用csv文件保存的标签,如何优雅地把这个数据集划分成训练集和验证集呢?
    我用一个5行的DataFrame举个例子:
    在这里插入图片描述
    哦对了上次有同学说我图有点大,这次我给它搞小点。
    如图data1是一个大小为5的数据集,我想把它分成3条训练集和2条验证集。
    使用DataFrame.sample函数:
    DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
    n是选取的条数,frac是选取的比例,replace是可不可以重复选,weights是权重,random_state是随机种子,axis为0是选取行,为1是选取列。
    先选训练集:

    再选验证集:
    在这里插入图片描述

    下面解释一下这行代码。

    train_data.index返回的是train_data的index:
    在这里插入图片描述

    data1.index.isin(train_data.index)检查这些index在data1里有没有:
    在这里插入图片描述

    加~取反:
    在这里插入图片描述

    然后就可以把它们选出来啦:
    在这里插入图片描述

    再保存一下:

    train_data.to_csv("train_data.csv",index=False)
    test_data.to_csv("test_data.csv",index=False)
    
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  • 使用keras训练模型时,我们需要将图片分为训练集和验证集,下面是使用python实现的划分数据集的代码 import os import random import shutil from shutil import copy2 dir_name = os.listdir("./data") def mk_...

     使用keras训练模型时,我们需要将图片分为训练集和验证集,下面是使用python实现的划分数据集的代码

    import os
    import random
    import shutil
    from shutil import copy2
    
    dir_name = os.listdir("./data")
    def mk_dir():
        #mkdir()--创建一级目录 makedirs()--创建多级目录
        for name in dir_name:
            os.makedirs('./train/' + name)
        for name in dir_name:
            os.makedirs('./val/' + name)
    
    def move_file():
        for name in dir_name:
            trainfiles = os.listdir('./data/' + name + '/')#图片文件夹
            num_train = len(trainfiles)
            print( "num_train: " + str(num_train) )
            index_list = list(range(num_train))
            print(index_list)
            random.shuffle(index_list)
            num = 0
            trainDir = './train/' + name + '/'#将图片文件夹中的7份放在这个文件夹下)
            validDir = './val/' + name + '/'#将图片文件夹中的3份放在这个文件夹
            for i in index_list:
                fileName = './data/' + name + '/' + trainfiles[i]
                if num < num_train*0.7:
                    print(str(fileName))
                    copy2(fileName, trainDir)
                else:
                    copy2(fileName, validDir)
                num += 1
    
    if __name__ == "__main__":
        mk_dir()
        move_file()
        

     

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  • 利用caTools划分训练集和验证集以及数据归一化 利用caTools中的sample.split函数对数据集进行划分 library(caTools) set.seed(123) split = sample.split(dataset$Purchased, SplitRatio = 0.8) training_set = ...

    利用caTools划分训练集和验证集以及数据归一化

    利用caTools中的sample.split函数对数据集进行划分

    library(caTools)
    set.seed(123)
    split = sample.split(dataset$Purchased, SplitRatio = 0.8)
    training_set = subset(dataset, split == TRUE)
    test_set = subset(dataset, split == FALSE)

    数据归一化

    training_set[, 2:3] = scale(training_set[, 2:3])
    test_set[, 2:3] = scale(test_set[, 2:3])

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  • 图片文件夹划分训练集和验证集

    千次阅读 2019-04-10 18:22:08
    ##深度学习过程中,需要制作训练集和验证集、测试集。 import os, random, shutil def moveFile(fileDir): pathDir = os.listdir(fileDir) #取图片的原始路径 filenumber=len(pathDir) rate=0.1 #自定义抽取图片...
    ##深度学习过程中,需要制作训练集和验证集、测试集。
    
    import os, random, shutil
    def moveFile(fileDir):
            pathDir = os.listdir(fileDir)    #取图片的原始路径
            filenumber=len(pathDir)
            rate=0.1    #自定义抽取图片的比例,比方说100张抽10张,那就是0.1
            picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定数量图片
            sample = random.sample(pathDir, picknumber)  #随机选取picknumber数量的样本图片
            print (sample)
            for name in sample:
                    shutil.move(fileDir+name, tarDir+name)
            return
    
    if __name__ == '__main__':
    	fileDir = "./source/"    #源图片文件夹路径
    	tarDir = './result/'    #移动到新的文件夹路径
    	moveFile(fileDir)
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    	
    
    
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  • python划分训练集验证集和测试集

    万次阅读 2020-05-16 21:27:15
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  • 划分训练集和测试集和验证集

    千次阅读 2018-01-08 19:14:32
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  • 训练集和验证集划分

    千次阅读 2019-04-04 16:57:17
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空空如也

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