在python中怎么划分数据集

在Python中，划分数据集通常有以下几种方法：

1. 使用`train_test_split`函数（来自`sklearn.model_selection`模块）：

```python

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）

这里`X`是特征矩阵，`y`是目标向量，`test_size`参数指定测试集所占的比例，`random_state`参数用于设置随机种子。2. 手动划分数据集：```python
import os
import shutil
def move_files（train_img_dir, train_mask_dir, test_size=0.2）:
 img_path_dir = os.listdir（train_img_dir）
 filenumber = len（img_path_dir）
 split_index = int（filenumber * test_size）
 for i in range（split_index）:
 shutil.move（os.path.join（train_img_dir, img_path_dir[i]）, os.path.join（train_mask_dir, img_path_dir[i]））

3. 使用`cross_validation`模块中的`train_test_split`函数：

```python

from sklearn.cross_validation import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.3）

4. 划分数据集为训练集、验证集和测试集：```python
import os
import shutil
def split_data（file_path, new_file_path, split_rate）:
 data_class = [cla for cla in os.listdir（file_path）]
 train_path = os.path.join（new_file_path, 'train'）
 val_path = os.path.join（new_file_path, 'val'）
 test_path = os.path.join（new_file_path, 'test'）
 for cla in data_class:
 mkfile（os.path.join（train_path, cla））
 mkfile（os.path.join（val_path, cla））
 mkfile（os.path.join（test_path, cla））

5. 使用`random`模块进行手动划分：

```python

import random

def create_image_lists（testing_percentage, validation_percentage）:

result = {}

获取所有图片列表

all_files = glob.glob（'path_to_image_folder/*'）

随机划分图片列表

random.shuffle（all_files）

split_index = int（len（all_files） * （1 - testing_percentage - validation_percentage））

train_files = all_files[:split_index]

val_files = all_files[split_index:split_index + int（len（all_files） * validation_percentage）]

test_files = all_files[split_index + int（len（all_files） * validation_percentage）:]

将划分结果存储到字典中

for file in train_files:

根据文件名确定类别

class_name = os.path.basename（os.path.dirname（file））

if class_name not in result:

result[class_name] = {'train': [], 'val': [], 'test': []}

result[class_name]['train'].append（file）

for file in val_files:

class_name = os.path.basename（os.path.dirname（file））

result[class_name]['val'].append（file）

for file in test_files:

class_name = os.path.basename（os.path.dirname（file））

result[class_name]['test'].append（file）

return result

请根据您的具体需求选择合适的方法进行数据集划分。