if __name__ == '__main__':
path = "temp/"
pd_all = pd.read_csv(os.path.join(path, "zh_senti_dataset.tsv"),sep='\t')
pd_all = shuffle(pd_all)
dev_set = pd_all.iloc[0:int(pd_all.shape[0]/10)]
train_set = pd_all.iloc[int(pd_all.shape[0]/10): int(pd_all.shape[0])]
dev_set.to_csv("temp/dev.tsv", index=False, sep='\t')
train_set.to_csv("temp/train.tsv", index=False, sep='\t')
解释：
主要用到了pandas的read_csv()、to_csv()方法实现数据集文件的读写，iloc函数实现对数据行的提取，用shuffle()方法实现打乱顺序。
数据集：一个中文的酒店评论数据集（一万多条数据，正负向情感标注）任务：切分为训练和发展集数据集示例：代码：import osimport pandas as pdfrom sklearn.utils import shuffleif __name__ == '__main__': path = "temp/" pd_all = pd.read_csv...
在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到
一个
问题是
数据集
的
切分
。比如在
一个
比赛中，举办方给我们的只是
一个
带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出
一个
结果，然后提交，然后举办方验证结果给出
一个
分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。
每次划分
数据集
都手动写
一个
脚本，重复性太高，因此将此
简单
的脚本放到自己的博客。
代码
如下：
import random
def split(full_list,shuffle=False,r
path='/home/xl/workstation/Datasets/CASIA-WebFace'
datanames = os.listdir(path)
for l in datanames:
dir='/home/xl/workstation/Datasets/CASIA-WebFace/'+l+'/'
label =l.
# split_num: 拆分个数
def split_data(tsv_name: str, split_num: int):
splits_dir = f"./splits_{tsv_name}"
if not os.path.exists(splits_dir):
os.mkdir(splits_dir)
with open(res.FILE_PATH[tsv_na.
python
划分
数据集
深度学习
数据集
准备工作划分比例的问题
代码
深度学习
数据集
在进行深度学习的数据训练之前，总是要先进行
数据集
的划分，将
数据集
划分为训练集、测试集和验证集，即分为train、test和val三个文件夹。
在网上看了一些
数据集
划分的
代码
，90%是用不了，很多都是只划分了图像文件，根本不划分相应的标注文件，于是自己写了
一个
简单
的脚本，同时将图片和标注都对应划分好。
在进行
数据集
划分之前，首先先建立好相应的文件夹，分为train、test和val三个文件。每个文件夹中，又包含ima
