机器学习——KNN数据集划分

一、主要函数

sklearn.datasets.my_train_test_split()

该函数为Scikit-learn 中用于将数据集划分为训练集和测试集的函数，适用于机器学习模型的训练和验证。以下是详细解释：

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​1、函数签名

train_test_split(
    *arrays,                  # 输入的数据集（可以是多个数组，如 X, y）
    test_size=None,           # 测试集的比例或样本数
    train_size=None,          # 训练集的比例或样本数
    random_state=None,        # 随机种子（确保结果可复现）
    shuffle=True,             # 是否打乱数据顺序
    stratify=None             # 是否分层抽样（保持类别比例）
)

返回值：

• 分割后的数据集，例如 X_train, X_test, y_train, y_test（顺序与输入一致）。

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​2、参数详解

1. ​***arrays**​（必填）

• 输入的数据集，可以是多个数组（如特征矩阵 X 和标签 y），支持同时拆分多个数据集。
• 例如：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)。

2. ​**test_size**​（默认 None）

• 浮点数 ：表示测试集占总数据的比例（如 test_size=0.2 表示 20% 作为测试集）。
• 整数 ：表示测试集的绝对样本数（如 test_size=100）。
• 如果 test_size 和 train_size 均为 None，默认 test_size=0.25。

3. ​**train_size**​（默认 None）

• 类似 test_size，但指定训练集的比例或样本数。
• 通常只需指定 test_size 或 train_size 中的一个。

4. ​**random_state**​（默认 None）

• 随机种子，保证每次分割结果一致。
• 例如：random_state=42 使结果可复现。

5. ​**shuffle**​（默认 True）

• 是否在分割前打乱数据顺序。
• 时间序列数据 需设置为 shuffle=False，避免破坏时间依赖性。

6. ​**stratify**​（默认 None）

• 指定分层抽样的参考标签，保持训练集和测试集的类别分布与原始数据一致。
• 适用于分类任务中类别不平衡的数据。
• 例如：stratify=y 会根据 y 的类别比例分割数据。

二、手动实现数据集划分

1.按比例计算

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #绘图模块
from sklearn.datasets import make_blobs  #聚类划分模块

#300样本，2个标签，3个聚类
x, y = make_blobs(
    n_samples = 300,
    n_features = 2,
    centers = 3,
    cluster_std = 1,
    center_box = (-10, 10),
    random_state = 233,
    return_centers = False
)

#打印显示
plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c = y,s = 15)
plt.show()

#设置随机种子，将x打乱，并返回索引值
np.random.seed(233)
shuffle = np.random.permutation(len(x))

#设置划分比例
train_size=0.7  
test_size =0.3

#得到对应比例的数据索引
train_index = shuffle[:int(len(x) * train_size)]
test_index = shuffle[int(len(x) * train_size):]

#得到数据集
x[train_index].shape, y[train_index].shape #结果：((210, 2), (210,))
x[test_index].shape, y[test_index].shape  #结果：((90, 2), (90,))

2、上述过程封装

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#函数封装
def my_train_test_split(x, y, train_size = 0.7, random_state = None):
    if random_state:
        np.random.seed(random_state)
    shuffle = np.random.permutation(len(x))
    train_index = shuffle[:int(len(x) * train_size)]
    test_index = shuffle[int(len(x) * train_size):]
    return x[train_index], x[test_index], y[train_index], y[test_index]

#调用
x_train, x_test, y_train, y_test = my_train_test_split(x, y, train_size = 0.7, random_state = 233)
x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape #结果：((210, 2), (90, 2), (210,), (90,))

#显示结果（训练集）
plt.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], c = y_train, s = 15)
plt.show()
#显示结果（测试集）
plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], c = y_test, s = 15)
plt.show()

三、KNN方法实现数据集快速划分

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_blobs

#制作数据集
x, y = make_blobs(
    n_samples = 300,
    n_features = 2,
    centers = 3,
    cluster_std = 1,
    center_box = (-10, 10),
    random_state = 233,
    return_centers = False
)


#调用
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size = 0.7, random_state = 233)

#显示形状
x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape #结果：((210, 2), (90, 2), (210,), (90,))

#统计y_test标签
from collections import Counter
Counter(y_test) #结果：Counter({2: 34, 0: 25, 1: 31})，发现标签并不均匀

#加stratify = y限制，使其划分和标签类型一样
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size = 0.7, random_state = 233, stratify = y) 
print(Counter(y_test))  # 结果：Counter({2: 30, 0: 30, 1: 30})
print(Counter(y_train)) # 结果：Counter({0: 70, 2: 70, 1: 70})