深度学习数据集划分

深度学习的成功关键之一是大量的高质量数据。然而，如何有效地划分数据集非常重要，因为数据的划分对于模型的训练和评估有着重要的影响。

本文将介绍数据集划分的基本概念、常见的数据集划分方法以及如何使用Python代码来实现常见的数据集划分方法。

数据集划分的基本概念

在深度学习中，数据集划分通常涉及以下三种集合:

1. 训练集(Training set) : 用于训练模型以学习数据之间的模式。
2. 验证集(Validation set): 用于调整模型的超参数并检查模型的过拟合和欠拟合情况。
3. 测试集(Test set): 最终测试模型的性能。

通常，我们将数据集划分为训练集和测试集，这是因为我们需要将数据集尽可能地划分为训练集和测试集，以测试我们的模型的 genearlization性能。在训练模型时，我们需要一个验证集来评估模型的性能，以帮助我们选择超参数并防止过拟合。

常见的数据集划分方法

随机划分

这是一种最常用的数据集划分方法，它的思想是将最初的数据集随机划分为训练集和测试集。它的优点是简单易实现，不需要对数据做多余的处理。通常，我们将数据集中的80%作为训练集，其余20%作为测试集。

import random

def split_dataset(dataset, split_ratio):
    '''
        dataset: 数据集
        split_ratio: 训练集占比，测试集的比例是1 - split_ratio
    '''
    train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
    train_set = []
    copy = list(dataset)
    while len(train_set) < train_size:
        index = random.randrange(len(copy))
        train_set.append(copy.pop(index))
    test_set = copy
    return train_set, test_set

分层采样

在某些情况下，我们可能需要分