1 引言

在使用机器学习训练模型算法的过程中，为提高模型的泛化能力、防止过拟合等目的，需要将整体数据划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型的验证。此时，使用train_test_split函数可便捷高效的实现数据训练集与测试集的划分。

2 train_test_split介绍

train_test_split函数来自scikit-learn库（也称为sklearn），安装命令：

pip install sklearn

函数的导入：

from sklearn.model_selection import train_test_split

1.1 函数定义

def train_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,random_state=None,
    shuffle=True,stratify=None,):

1.2 参数说明

• *arrays: 单个数组或元组，表示需要划分的数据集。如果传入多个数组，则必须保证每个数组的第一维大小相同。
• test_size: 测试集的大小（占总数据集的比例，值为0.0-1.0，表示测试集占总样本比例）。默认值为0.25，即将传入数据的25%作为测试集。
• train_size: 训练集的大小（占总数据集的比例，值为0.0-1.0，表示训练集占总样本比例）。默认值为None，此时和test_size互补，即训练集的大小为(1-test_size)。
• random_state: 随机数种子。可以设置一个整数，用于复现结果。默认为None。其实是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。（比如每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。）
• shuffle: 是否随机打乱数据。默认为True。
• stratify: 可选参数，用于进行分层抽样。传入标签数组，保证划分后的训练集和测试集中各类别样本比例与原始数据集相同。默认为None，即普通的随机划分。（此参数作用是保持测试集与整个数据集里的数据分类比例一致，比如有1000个数据，800个属于A类，200个属于B类。设置stratify = y_lable，test_size=0.25，split之后数据组成如下：training: 750个数据，其中600个属于A类，150个属于B类；testing: 250个数据，其中200个属于A类，50个属于B类）

1.3 返回值

该函数返回一个元组(X_train, X_test, y_train, y_test)，其中X_train表示训练集的特征数据，X_test表示测试集的特征数据，y_train表示训练集的标签数据，y_test表示测试集的标签数据。

1.4 注意事项

• test_size和train_size必须至少有一个设置为非None。
• 当传入多个数组时，请确保每个数组的第一维大小相同。
• random_state要设置一个整数值，从而保证每次获取相同的训练集和测试集
• 当使用分层抽样时，请确保传入的标签数组是正确的。

3 train_test_split使用

3.1 使用train_test_split分割Iris数据

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载Iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1)
print(X_train)
print(X_test)

结果展示：

X_train=[[6.5 2.8 4.6 1.5]
 [6.7 2.5 5.8 1.8]
 [6.8 3.  5.5 2.1]
 [5.1 3.5 1.4 0.3]
 [6.  2.2 5.  1.5]
 ......此处数据省略
 [4.9 3.6 1.4 0.1]]
X_test=[[5.8 4.  1.2 0.2]
 [5.1 2.5 3.  1.1]
 [6.6 3.  4.4 1.4]
 [5.4 3.9 1.3 0.4]
 [7.9 3.8 6.4 2. ]
 ......此处数据省略
 [5.2 3.4 1.4 0.2]]

3.2 使用train_test_split分割水果识别数据

在/opt/dataset下存放着水果图片的分类数据文件夹（文件夹名称为标签），每个文件夹下存储着多张对应标签的水果图片，如下所示：

以apple文件夹为例，图片内容如下：

数据加载和分割数据集的代码如下：

from torchvision.datasets import ImageFolder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 图像变换
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
                                transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize(
                                     mean=[0.5, 0.5, 0.5],
                                     std=[0.5, 0.5, 0.5]
                                ), ])
# 加载数据集
dataset = ImageFolder('/opt/dataset', transform=transform)

# 划分训练集与测试集
train_dataset, valid_dataset = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=10)

batch_size = 64
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
test_loader = DataLoader(dataset=valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)