Python 数据集划分：方法、技巧及最佳实践117

在机器学习项目中，数据集的划分是至关重要的步骤。正确的划分方法能够确保模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合的问题。Python 提供了丰富的库和工具，可以方便地进行数据集划分，本文将详细介绍几种常用的方法、技巧以及最佳实践，帮助你更好地理解和应用数据集划分。

数据集划分通常分为训练集、验证集和测试集三个部分。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估最终模型的性能。划分比例并没有绝对的标准，通常情况下，训练集占据大部分数据，例如 70% 或 80%；验证集和测试集各占剩余部分，例如验证集 15%，测试集 15%，或者验证集 10%，测试集 20%。具体比例需要根据实际情况进行调整。

1. 使用 scikit-learn 进行数据集划分

Scikit-learn 是 Python 中最常用的机器学习库之一，它提供了一个方便的函数 train_test_split 用于划分数据集。该函数可以根据指定的比例将数据集随机划分成训练集和测试集。以下是一个示例：```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 示例数据
X = ([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11,12]])
y = ([0, 1, 0, 1, 0, 1])
# 划分数据集，test_size=0.2 表示测试集占 20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("X_train:", X_train)
print("X_test:", X_test)
print("y_train:", y_train)
print("y_test:", y_test)
```

random_state 参数用于设置随机数种子，确保每次运行结果一致。如果不设置，每次运行结果都会不同。 test_size 参数控制测试集的比例，也可以使用 train_size 参数控制训练集的比例。 shuffle 参数控制是否在划分之前打乱数据，默认值为 True。

2. 划分带有标签的数据集（监督学习）

在监督学习中，我们需要确保训练集、验证集和测试集的标签分布尽可能一致。如果标签分布不均衡，可能会导致模型在某些类别上表现较差。 train_test_split 函数默认会进行随机划分，但对于严重不均衡的数据集，可以使用分层采样（stratified sampling）来保证每个类别在各个子集中都有足够的样本。```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from import make_classification
# 生成一个不均衡的数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=42, weights=[0.9, 0.1]) # 90% 的样本属于一个类别
# 使用分层采样进行划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)
print("y_train distribution:", (y_train))
print("y_test distribution:", (y_test))
```

stratify=y 参数指定使用 y (标签) 进行分层采样。

3. K 折交叉验证 (K-fold Cross-Validation)

K 折交叉验证是一种更强大的模型评估方法，它将数据集分成 K 个大小相近的子集，每次选择其中一个子集作为测试集，其余 K-1 个子集作为训练集，这样可以进行 K 次训练和测试，最终取 K 次结果的平均值作为模型的性能指标。 Scikit-learn 提供了 KFold 和 StratifiedKFold 类来实现 K 折交叉验证。```python
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 5 折交叉验证
model = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf)
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average score:", (scores))
```

4. 时间序列数据的划分

对于时间序列数据，不能简单地随机划分，因为数据之间存在时间依赖性。通常需要按照时间顺序进行划分，例如将较早的数据作为训练集，较晚的数据作为测试集。 需要避免使用未来的数据来预测过去的数据，这会导致模型性能评估不准确。

5. 最佳实践
数据清洗和预处理：在划分数据集之前，需要对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。
数据标准化或归一化：对于某些模型，需要对数据进行标准化或归一化处理，以提高模型的性能。
选择合适的划分比例：根据实际情况选择合适的训练集、验证集和测试集比例。
使用合适的评估指标：选择合适的评估指标来评估模型的性能，例如准确率、精确率、召回率、F1 值等。
重复实验：为了减少随机性的影响，建议多次重复实验，并取平均值作为最终结果。

总而言之，数据集的划分是机器学习项目中一个至关重要的步骤。选择合适的划分方法和比例，并遵循最佳实践，才能有效地训练和评估模型，最终得到一个具有良好泛化能力的模型。 本文介绍了几种常用的数据集划分方法，并提供了相应的 Python 代码示例。 希望这些内容能够帮助你更好地理解和应用数据集划分。

2025-06-07

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