数据集合划分是数据处理中常用的一项技术。在Python中，有多种方法可以进行数据集合划分，包括随机划分、按比例划分和分层划分等。本文将介绍这些方法，并提供相应的代码示例。
1. 随机划分
随机划分是最简单的一种数据集合划分方法，它将数据集合随机地划分为训练集和测试集。在Python中，可以使用train_test_split函数来实现随机划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集合划分为训练集和测试集，测试集占比为0.2
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
上述代码中，X和y分别表示输入特征和对应的标签。train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，并将划分结果分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。其中，test_size参数指定了测试集所占的比例。
2. 按比例划分
按比例划分是一种根据给定的比例将数据集合划分为训练集和测试集的方法。在Python中，可以使用train_test_split函数的train_size参数来实现按比例划分。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集合划分为训练集和测试集，训练集占比为0.8
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8)
上述代码中，train_size参数指定了训练集所占的比例，测试集的比例将自动计算。
3. 分层划分
分层划分是一种根据数据的类别分布情况将数据集合划分为训练集和测试集的方法。在Python中，可以使用StratifiedShuffleSplit类来实现分层划分。
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
# 创建分层划分器
splitter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2)
# 进行分层划分
for train_index, test_index in splitter.split(X, y):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
上述代码中，n_splits参数指定了分层划分的次数，test_size参数指定了测试集所占的比例。splitter.split(X, y)方法返回的是一个迭代器，通过迭代器可以获取每次划分的训练集和测试集的索引。
4. 总结
数据集合划分是数据处理中重要的一步，合理的数据集合划分可以有效地评估模型的性能。在Python中，可以使用train_test_split函数和StratifiedShuffleSplit类来实现随机划分、按比例划分和分层划分等方法。选择合适的数据集合划分方法取决于具体的应用场景和数据分布情况。
flowchart TD
A[开始] --> B[随机划分]
B --> C[按比例划分]
C --> D[分层划分]
D --> E[结束]
gantt
title 数据集合划分甘特图
dateFormat YYYY-MM-DD
section 随机划分
B1: 2022-01-01, 2d
section 按比例划分
C1: 2022-01-03, 2d
section 分层划分
D1: 2022-01-05, 2d
section 结束
E1: 2022-01-07, 2d
