选择随机验证数据集

作者: 镜乃Kagamino
发布时间: 2024-12-16 06:50:12 (10天前)
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圈圈红 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 正如您所提到的，Keras只需要获取数据集的最后x个样本，因此如果您想继续使用它，则需要提前对数据集进行洗牌。 </p> <P> 或者，你可以简单地使用的<strong> sklearn train_test_split（）方法 </强> ： </p> <pre> <code> x_train, x_valid, y_train, y_valid = sklearn.model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.2) </code> </pre> <P> 此方法有一个名为“shuffle”的参数，用于确定是否在拆分之前对数据进行洗牌（默认设置为True）。 </p> <P> 的<strong> 然而 </强> ，通过使用“分层”参数可以更好地分割数据，这将在验证和训练集之间提供类似的标签分布： </p> <pre> <code> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y) </code> </pre> </DIV>

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