介绍

在数据科学和机器学习领域，划分数据集是一个基本步骤。它对于以现实和无偏见的方式评估模型性能至关重要。目标是确保模型不仅能够很好地拟合现有数据，还能推广到新的、未见过的数据。本文讨论了划分数据集的各种方法，每种方法都有其优势和需要考虑的因素。

在数据科学复杂的舞蹈中，首先通常是最关键的一步 —— 划分数据集。就像主厨小心翼翼地分开食材以增强菜肴的风味，数据科学家必须明智地拆分他们的数据集，确保每个子集 —— 训练集、验证集和测试集都是整体的代表性缩影。这种一丝不苟的分割不仅仅是一项初步任务，而是奠定模型从天真学习到洞察力预测旅程的基础行为，呼应了永恒的真理：在数据的分割中体现了知识的统一。

随机划分

最常见的方法是随机划分，数据点随机分配给训练集、验证集和测试集。通常，数据按70-15-15的比例或类似的变体分成训练集、验证集和测试集。这种方法确保了每个集合中都有良好的数据点混合，并且执行起来直接。然而，对于类别不平衡的数据集或时间序列数据，这可能不适用。

分层划分

分层划分用于维持每个子集中类别的比例。这种方法对于类别分布不平衡的数据集特别有用。通过确保每个类别在训练集、验证集和测试集中按比例代表，我们可以防止模型偏向多数类。

基于时间的划分

对于时间序列数据，基于时间的划分是必不可少的。数据根据时间划分，确保训练集包含早期的数据，测试集则包含后期的数据。这种方法对于需要基于过去数据预测未来事件的模型至关重要，因为它模仿了在模型训练期间未来数据不可用的真实世界场景。

交叉验证

交叉验证包括将数据集划分成k个子集或折叠。模型在k-1个折叠上进行训练，在剩下的折叠上进行验证。这个过程重复k次，每个折叠轮流作为验证集一次。交叉验证提供了对模型性能的全面评估，特别是在处理小型数据集时非常有用。

特定领域的划分

在某些领域，划分数据可能需要特定的方法。例如，在医学影像中，确保同一患者的图像不在训练集和测试集中都出现至关重要。这种方法，称为患者间划分，避免了数据泄露并确保模型能够在不同患者之间具有泛化能力。

LOO和LPO

留一法（LOO）和留P法（LPO）是穷尽的交叉验证方法。在LOO中，模型在所有数据点上训练，除了一个用于测试的数据点。这个过程对每个数据点重复。LPO通过留出p个数据点来扩展这一点。虽然这些方法全面，但它们计算密集且对于大型数据集可能不太实际。

代码

创建合成数据集并在Python中展示各种数据集划分方法既有教育意义又实用。下面是实现这一点的分步指南，连同代码片段。

步骤1: 创建合成数据集

我们将使用scikit-learn生成一个适合分类问题的合成数据集。

from sklearn.datasets import make_classification
import pandas as pd
# Create a synthetic dataset
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)
# Convert to a DataFrame for easier manipulation
df = pd.DataFrame(X)
df['target'] = y

步骤2：使用不同方法分割数据集

2.1 随机分割

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Randomly split the dataset
train_set, test_set = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

2.2 分层抽样

# Stratified split
strat_train_set, strat_test_set = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42, stratify=df['target'])

2.3 基于时间的拆分（模拟）

假设数据集具有类似时间的特征，我们将对此进行模拟。

# Add a time-like feature
df['time'] = range(len(df))
# Time-based split
time_threshold = int(len(df) * 0.8)
time_train_set = df[df['time'] < time_threshold]
time_test_set = df[df['time'] >= time_threshold]

 步骤3：可视化分割

为了可视化分割，我们将使用matplotlib。

绘制类别的分布图

这幅图将帮助我们理解每个分割中类别是如何分布的。

import matplotlib.pyplot as plt.pyplot as plt
def plot_class_distribution(sets, labels):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    for i, dataset in enumerate(sets):
        plt.subplot(1, len(sets), i+1)
        plt.title(labels[i])
        plt.hist(dataset['target'])
        plt.xlabel('Class')
        plt.ylabel('Frequency')
    plt.tight_layout()
    plt.show()
# Plotting
plot_class_distribution([train_set, strat_train_set, time_train_set], 
                        ['Random Split', 'Stratified Split', 'Time-based Split'])

步骤4：执行

执行此代码：

• 确保你已安装Python。
• 如果尚未安装，安装必要的库（pandas、scikit-learn、matplotlib）。
• 在Python环境中运行代码（如Jupyter Notebook或脚本）。

这段代码将生成一个合成数据集，使用不同的方法对其进行拆分，然后绘制每个拆分中类别的分布。这种视觉表示将帮助你理解每种拆分方法的差异和含义。

结论

选择合适的数据集拆分方法取决于数据的性质、手头的问题和可用的资源。对于平衡的数据集，随机拆分可能就足够了，但对于不平衡或时间序列数据，分层或基于时间的拆分则更为合适。交叉验证技术提供了对模型的全面评估，但需要更多的计算资源。最终，选定的方法应旨在最大化模型对新数据的泛化能力，同时最小化偏差或过拟合。