python测试集如何完成

在Python中生成测试集通常涉及以下步骤：

导入必要的库

```python

import os

import shutil

import random

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

定义数据集划分函数
```python
def split_dataset（input_address, output_address, train_ratio）:
 获取所有文件路径
 file_paths = glob.glob（os.path.join（input_address, '*'））
 随机选择文件作为测试集
 test_files = random.sample（file_paths, int（len（file_paths） * train_ratio））
 划分训练集和测试集
 train_files = [file for file in file_paths if file not in test_files]
 创建输出目录
 os.makedirs（output_address, exist_ok=True）
 复制文件到对应的训练集和测试集目录
 for file_path in train_files:
 shutil.copy（file_path, os.path.join（output_address, 'train'））
 for file_path in test_files:
 shutil.copy（file_path, os.path.join（output_address, 'test'））

使用函数划分数据集

```python

input_address = 'path/to/your/dataset'

output_address = 'path/to/output/dataset'

train_ratio = 0.7 70%训练集，30%测试集

split_dataset（input_address, output_address, train_ratio）

以上代码定义了一个`split_dataset`函数，该函数接受输入数据集的路径、输出数据集的路径以及训练集的比例。函数会随机选择一部分文件作为测试集，其余的作为训练集，并将它们复制到相应的输出目录中。请注意，这个函数假设你的数据集已经按照类别分好了文件夹，并且每个文件夹中包含相同类型的图片。如果数据集结构不同，你可能需要调整代码以适应你的具体情况。