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  • 自己划分验证集和数据集,只需要修改single_train.py FIDataset这个类。可以在读取annotation后把index打乱后直接切片。例如我读取10000个annotation后,利用 indices = np.random.permutation(annotations....

    自己划分验证集和数据集,只需要修改single_train.py FIDataset这个类。可以在读取annotation后把index打乱后直接切片。例如我读取10000个annotation后,利用

     

    indices = np.random.permutation(annotations.shape[0])
    annotations = annotations.iloc[indices]
    train_annotations=annotations [:9000]
    val_annotations=annotations[9000:]

     

    去切分数据集。这样可以避免,验证集存于训练集中。我只是粗略的写了一下代码,具体的逻辑你可以在FIDataset.load_FI()函数中实现。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 在做深度学习时,经常需要将数据集划分为3份,本代码可按照比例划分数据集,df为dataframe,ratio_train,ratio_test,ratio_val分别为训练集、测试集和验证集的比例。直接调用函数即可from sklearn.model_selection...

    在做深度学习时,经常需要将数据集划分为3份,本代码可按照比例划分数据集,df为dataframe,ratio_train,ratio_test,ratio_val分别为训练集、测试集和验证集的比例。直接调用函数即可

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    def train_test_val_split(df,ratio_train,ratio_test,ratio_val):

    train, middle = train_test_split(df,test_size=1-ratio_train)

    ratio=ratio_val/(1-ratio_train)

    test,validation =train_test_split(middle,test_size=ratio)

    return train,test,validation

    演示例子:将数据集df按照训练集:测试集:验证集=0.6:0.2:0.2的比例划分

    train,test,val=train_test_val_split(df,0.6,0.2,0.2)

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  • 在做深度学习时,经常需要将数据集划分为3份,本代码可按照比例划分数据集,df为dataframe,ratio_train,ratio_test,ratio_val分别为训练集、测试集和验证集的比例。直接调用函数即可 from sklearn.model_...

    在做深度学习时,经常需要将数据集划分为3份,本代码可按照比例划分数据集,df为dataframe,ratio_train,ratio_test,ratio_val分别为训练集、测试集和验证集的比例。直接调用函数即可

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    def train_test_val_split(df,ratio_train,ratio_test,ratio_val):
        train, middle = train_test_split(df,test_size=1-ratio_train)
        ratio=ratio_val/(1-ratio_train)
        test,validation =train_test_split(middle,test_size=ratio)
        return train,test,validation

    演示例子:将数据集df按照训练集:测试集:验证集=0.6:0.2:0.2的比例划分
    train,test,val=train_test_val_split(df,0.6,0.2,0.2)

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  • 有些数据集没有单独划分验证集,只有训练集和测试集,需要自己划分 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 30%用于测试集,70%用于...

    有些数据集没有单独划分验证集,只有训练集和测试集,需要自己划分

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import datasets
    iris = datasets.load_iris()
    # 30%用于测试集,70%用于训练集
    X_train,X_test,y_train,y_test= train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.3,random_state=0)
    
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  • 将自己的数据集划分为py-faster-rcnn所需的集(训练集、验证集、训练验证集、测试集),读取xml文件生成对应的txt文件。
  • 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? ...
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    进行交叉validation时,划分交叉验证集,此处以五折交叉验证集划分为例子(python实现) # -*- coding: utf-8 -*- import os,os.path as op import numpy as np import random train_txt = '/media/dell/dell/data...
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  • 划分训练集和测试集和验证集

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    划分训练集和测试集和验证集:import os import codecs import random random.seed(1229) data = [] with codecs.open('neg.txt', "r", encoding='utf-8', errors='ignore') as fdata: now = fdata.readlines() ...
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  • 训练集、验证集、测试集划分

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  • python划分训练集、验证集和测试集

    千次阅读 2020-05-16 21:27:15
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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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  • 前言要想训练一个好的深度...这样会导致训练和测试存在差异,所以在划分数据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,当用户上传图片的时候,系统...

空空如也

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划分验证集