yolov11划分训练集验证集测试集
时间: 2025-05-10 19:27:59 浏览: 27
### YOLOv11 中划分训练集、验证集和测试集的方法
在机器学习项目中,数据集的合理划分对于模型性能至关重要。YOLOv1系列作为目标检测的经典算法之一,在实际应用中也需要对数据集进行科学合理的分割。
#### 数据集划分的基本原则
通常情况下,数据集被划分为三个部分:训练集(Training Set)、验证集(Validation Set)以及测试集(Test Set)。这种划分方式有助于评估模型的泛化能力并防止过拟合。一般推荐的比例为 70% 训练集、15% 验证集 和 15% 测试集[^4]。
#### 使用 `train_test_split` 进行数据集划分
Python 的 scikit-learn 库提供了便捷工具来完成这一任务——即 `train_test_split()` 函数。此函数能够帮助我们轻松实现上述比例下的随机抽样操作[^1]:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 假设X代表特征矩阵,y为目标标签向量
X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
# 初步将原始数据拆分成训练+验证集合与测试集合两大部分
X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.15, shuffle=True, random_state=42)
# 继续把剩下的训练+验证集合进一步细分为单独的训练集合同验证集合
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
X_train_val, y_train_val, test_size=(0.15 / (1 - 0.15)), shuffle=True, random_state=42)
```
以上代码片段展示了如何通过两次调用 `train_test_split()` 来达到三者分离的目的。第一次调用按指定百分比保留一部分样本作最终评测用途;第二次则针对余下部分再次分配得到用于调整超参的最佳组合方案所需的小规模验证子集[^2]。
#### HuggingFace Datasets API 对于复杂场景的支持
如果面对的是更复杂的结构化或者半结构化的大型语料库,则可能需要用到像Hugging Face Transformers这样的高级框架所提供的功能更为强大的API接口来进行预处理工作流设计[^3]:
```python
from datasets import load_dataset
raw_datasets = load_dataset('path_to_your_custom_data')
def preprocess_function(examples):
... # 定义具体的转换逻辑
processed_datasets = raw_datasets.map(preprocess_function, batched=True)
# 合并多个已加工好的独立分区成为统一的整体后再做切割动作
merged_dataset = concatenate_datasets([processed_datasets['part1'], processed_datasets['part2']])
final_splits = merged_dataset.train_test_split(test_size=0.15, seed=42)
validation_split = final_splits['train'].train_test_split(test_size=0.1765, seed=42) # ~15/(85%)≈17.65%
```
这里先加载自定义路径下面存储的数据文件夹内容形成Dataset对象实例变量`raw_datasets`; 接着映射执行一系列必要的清理标准化步骤获得新的版本`processed_datasets`. 最终借助链式调用形式连续实施多级细分策略直至满足需求为止.
#### 总结说明
无论是采用基础版还是增强型的技术手段都可以很好地解决关于如何有效组织安排好各类资源要素之间的关系问题以便后续更好地投入到深度神经网络架构探索实践当中去尝试寻找最优解法从而不断提升预测精度水平达成预期效果指标要求.[^5]
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