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用于划分训练集和测试集的人工智能数据集脚本

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简介：
这段Python或类似语言编写的脚本主要用于人工智能领域中对数据集进行划分，旨在将原始数据有效地区分出训练集与测试集，便于模型训练及评估。 划分训练集和测试集的脚本使用非常简单。其原理是提取目录中的文件名并随机打乱后放入对应的数组中，然后对这些数组内的内容进行对比以筛选出带有标签的图片，并最终将这些图片及标签分配到训练集、验证集以及测试集中。默认情况下，该脚本提供了一个自动选择根路径的功能，如果用户不做任何修改，则可以直接使用未划分的数据集。 各集合的具体分布如下： - 训练集：70% - 验证集：20% - 测试集：10%

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  • 用于划分训练集和测试集的人工智能数据集脚本
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    这段Python或类似语言编写的脚本主要用于人工智能领域中对数据集进行划分，旨在将原始数据有效地区分出训练集与测试集，便于模型训练及评估。 划分训练集和测试集的脚本使用非常简单。其原理是提取目录中的文件名并随机打乱后放入对应的数组中，然后对这些数组内的内容进行对比以筛选出带有标签的图片，并最终将这些图片及标签分配到训练集、验证集以及测试集中。默认情况下，该脚本提供了一个自动选择根路径的功能，如果用户不做任何修改，则可以直接使用未划分的数据集。 各集合的具体分布如下： - 训练集：70% - 验证集：20% - 测试集：10%
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
    优质
    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
    优质
    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • Python 中划分数据集为训练集和测试集的技巧
    优质
    本文介绍了如何在Python中有效地将数据集划分为训练集和测试集，涵盖了几种常见的方法和技巧。通过使用scikit-learn库等工具，可以帮助机器学习初学者更好地理解和实践这一重要步骤。 在sklearn的cross_validation包中有一个函数train_test_split可以将数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集。使用方法如下： ```python from sklearn.cross_validation import train_test_split # x为数据集中的特征，y为标签。 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) ``` 执行上述代码后得到的`x_train`, `y_train`(以及`x_test`, `y_test`)对应的索引是原始数据集中的序号。
     
  • 糖尿病数据集的人工智能训练与测试
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    本研究利用大规模糖尿病数据集，通过机器学习算法进行模型训练和性能测试，旨在提升疾病预测和管理的准确性。 利用深度学习算法对UCL机器学习数据库中的一个糖尿病数据集进行训练并预测。主要使用了Python的sklearn库中的神经网络MLPClassifier函数包来处理糖尿病数据集的训练与预测工作，其中包括MPL.py文件和diabetes.xlsx文件。
     
  • 已划分训练集与测试集的岩石数据集
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    这是一个包含已区分训练和测试样本的岩石相关属性的数据集合，适用于机器学习模型的训练与评估。 数据集格式：jpg图片 标注类别数：6 使用标注工具：labelImg 标注规则：对每个类别画矩形框进行标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • YOLOv8分类算法的图片训练集和数据集划分脚本
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    简介：本文提供了一个用于YOLOv8物体检测模型的图像分类训练集及数据集划分的Python脚本，助力高效模型训练与验证。 YOLOv8算法的图片训练集包括玫瑰和向日葵两类图片。数据集划分脚本可以自动完成数据集的划分工作，并按照YOLOv8官方文档的要求进行，以0.8:0.2的比例分配训练集与验证集。解压密码请见相关博客文章。
     
  • WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）
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    WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。
     
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
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    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
     
  • VOC数据集划分训练、验证和测试集的代码
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    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集，便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径，即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。