训练开发测试拆分 sklearn - Python

简介

当我们涉及到机器学习和数据挖掘任务时，我们必须首先将数据集拆分成训练数据、开发数据和测试数据。这种数据集拆分的主要目的是为了确保我们的机器学习模型是准确且具有一般性的。

在本文中，我们将讨论如何使用Python的sklearn库将数据集拆分成训练集、开发集和测试集。

数据集

让我们首先导入我们需要使用的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们将使用sklearn内置的iris数据集作为我们的数据集。我们首先加载数据集如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target

训练集、开发集和测试集的拆分

我们可以使用sklearn模型选择库中的train_test_split()函数将数据集拆分成训练集、开发集和测试集。该函数需要四个参数：

• X：特征数据集
• y：标签数据集
• test_size：将数据集拆分成测试集和训练/验证集的比例
• random_state：这个参数被用来控制数据集的随机拆分。如果你没有设置它，数据集将会以某种随机方式被拆分。如果你想获得相同的结果，你需要设置它的值。

我们将数据集拆分成70%的训练集、15%的开发集和15%的测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_dev, X_test, y_dev, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

结论

现在我们已经成功地将数据集拆分成了训练集、开发集和测试集。我们可以使用这些数据集来训练、验证和测试我们的机器学习模型。