数据划分中训练集、验证集、测试集的关系
一、数据划分的“三层结构”：训练集、验证集、测试集
为避免“模型过拟合测试数据”（即调参时依赖测试集性能，导致最终泛化能力评估不准），标准流程会将 原始数据集 DD 划分为三部分：
| 数据集 | 作用 | 是否参与“调参/模型选择”？ |
|---|---|---|
| 训练集 | 用于训练模型参数（如神经网络权重、决策树分裂规则） | 是（模型学习的基础数据） |
| 验证集 | 用于评估不同参数模型的性能，辅助调参（选择最优参数） | 是（调参的“裁判”） |
| 测试集 | 仅在模型确定后使用，评估最终模型的泛化能力（模拟未来真实数据表现） | 否（需严格“保密”） |
二、流程拆解：为什么需要“先分训练/验证集调参，再用全量数据重训”？
第一步：原始数据 DD 划分为“训练集 TT”和“测试集 SS”（互不重叠）
- 目的：确保测试集 SS 完全独立于模型训练过程，避免“用测试集信息调参”导致的评估偏差。
- 例如：将 DD 按 7:3 划分为 TT（70% 数据，用于训练和调参）和 SS（30% 数据，仅用于最终评估）。
第二步：将“训练集 TT”再划分为“子训练集 TtrainTtrain”和“验证集 TvalTval”
- 目的：在训练集 TT 内部完成“调参”，避免占用测试集 SS 的数据。
- TtrainTtrain：用于实际训练不同参数的模型（如用不同学习率训练 10 个模型）。
- TvalTval：作为“内部测试集”，评估这 10 个模型的性能，选出在 TvalTval 上表现最好的参数（即“调参”）。
- 例如：将 TT 按 8:2 划分为 TtrainTtrain（训练模型）和 TvalTval（验证调参）。
第三步：用“全量训练集 TT”重新训练最终模型
- 关键操作：当通过 TvalTval 选定最优参数后，需用 整个训练集 TT（包括 TtrainTtrain 和 TvalTval）重新训练模型。
- 为什么？ 避免浪费数据：之前为了调参，TvalTval 未参与模型训练，现在参数确定后，用全部 TT 数据训练可让模型学习更充分。
第四步：用独立的“测试集 SS”评估最终模型
- 此时的模型是用 全量训练集 TT 训练的，参数是通过 TvalTval 选定的，而测试集 SS 从未被模型“见过”，因此其评估结果能真实反映泛化能力。
三、疑问解答：“验证集从哪来？”“测试集和验证集是否冲突？”
验证集的来源： 验证集 来自训练集内部的划分（即从 TT 中拆分出 TvalTval），而非原始数据 DD 单独划分。它是训练过程中的“临时裁判”，仅用于调参，调参结束后会“回归”训练集（即全量 TT 重训）。
测试集和验证集的关系：不冲突，各司其职
- 验证集：属于“训练阶段”的工具，用于选择参数，数据来自训练集，会参与最终模型的重训（因此可能存在一定过拟合风险，但通过独立测试集可修正）。
- 测试集：属于“评估阶段”的工具，数据完全独立于训练过程，不参与任何训练和调参，最终用于“检验”模型的真实泛化能力。
- 比喻：
- 训练集 TT = 学生的“课本知识”，验证集 TvalTval = 老师的“随堂测验”（帮学生找到薄弱点，调整学习方法），测试集 SS = “高考”（完全独立，检验真实水平）。
- 调参时用“随堂测验”（验证集）优化学习，最后用“课本全部内容”（全量训练集）复习，再参加“高考”（测试集）。
四、总结：完整流程示意图
核心结论
- 验证集来自训练集内部，用于调参；测试集独立于训练过程，用于最终评估，二者不冲突。
- “先用部分训练集调参，再用全量训练集重训” 是为了平衡“调参可靠性”和“数据利用率”——既通过验证集避免过拟合，又通过全量数据提升模型性能。
数据集划分函数调用---基于sklearn
1.导入库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris # 采用鸢尾花数据集做测试 '''
train_test_split()
参数：
- *arrays：这里用于接收一到多个列表、numpy数组、稀疏矩阵、padas 中的 DataFrame
- test_size: 测试集大小。可以是一个介于 0.0 和 1.0 之间的浮点数，表示测试集占总数据集的比例；也可以是一个整数，表示测试集的绝对大小
- train_size: 训练集大小。可以是一个介于 0.0 和 1.0 之间的浮点数，表示训练集占总数据集的比例；也可以是一个整数，表示训练集的绝对大小。如果未指定，则根据 test_size 自动计算
- random_state: 控制随机抽样的伪随机数生成器的种子。可以是一个整数，用于生成固定的随机数序列；可以是一个 RandomState 实例，用于自定义随机状态；也可以是 None，此时每次调用都会产生不同的随机状态
- shuffle：分类任务通常需要打乱数据（shuffle=True），但时间序列数据需设为 False 以避免未来信息泄露。
- stratify：当标签 y 的类别分布不均衡时（如 90% 正例，10% 负例），使用 stratify=y 可保证训练集和测试集的类别比例相同。
默认：
shuffle: Any = True,
stratify: Any = None
- 返回值：
- train_test_split 函数返回一个元组，包含分割后的数据集。具体返回值的数量取决于传入的数组数量。如果传入两个数组（如 X 和 y），则返回四个数组；如果传入三个数组，则返回六个数组，依此类推，对于两个数组的情况，返回值如下：
'''
def test2():
dataset = load_iris()
print(dataset)
X = dataset.data
y = dataset.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
print("特征的训练数据集：", X_train)
print("特征的测试数据集：", X_test)
print("标签的训练数据集：", y_train)
print("标签的测试数据集：", y_test) 部分结果
通过初步学习，我们不免产生疑问如下：
疑问：打乱索引shuffle=True为什么最后标签和数据仍是一一对应的？
回答：
indices = [0, 1, 2, 3] # 原始索引
shuffled_indices = [2, 0, 3, 1] # 打乱后的索引
# 按打乱后的索引重新排列数据
X_shuffled = X[shuffled_indices] # X[2], X[0], X[3], X[1]
y_shuffled = y[shuffled_indices] # y[2], y[0], y[3], y[1]
# 详细往后看 必要性：
训练需求：机器学习模型通常假设数据是独立同分布（i.i.d）的。如果数据本身有隐含顺序（如按类别或时间排序），直接拆分会导致训练集和测试集分布不一致。
例如：原始数据按类别排序（前50个是类别A，后50个是类别B），如果不打乱，训练集可能全是类别A，测试集全是类别B。
泛化性：随机化能让模型学习到更全面的数据分布，避免因数据顺序引入偏差。
这里我手动实现两种划分数据集的方法，不采用train_test_split api.
手把手实现train_test_split功能
我们采用'titanic_train.csv'做测试，部分结构如下：
def homework_1():
df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
# dataframe索引切片
X_df = df.iloc[:, 0:-1]
y_df = df.iloc[:, -1]
# 转为数组便于操作使X，y维度一致
X = X_df.values
y = y_df.values
print(type(X), X.shape)
print(type(y), y.shape)
# 将标签转为二维数组
y.shape = (len(y), 1)
print(y.shape)
# 不用随机数，选择训练集为0.8 测试集为0.2
# 去掉最后一个样本，方便划分
X = X[:-1, :]
y = y[:-1, :]
# 切片划分训练集和测试集
X_train, X_test = X[0:int(0.8 * len(X)), :], X[int(0.8 * len(X)):, :]
y_train, y_test = y[0:int(0.8 * len(y)), :], y[int(0.8 * len(y)):, :]
print("特征的训练数据集：", X_train)
print("特征的测试数据集：", X_test)
print("标签的训练数据集：", y_train)
print("标签的测试数据集：", y_test)
'''
考虑到前面说到的随机化能让模型学习到更全面的数据分布，避免因数据顺序引入偏差。
手写数据集划分：使用随机数
'''
def homework2():
dataset = pd.read_csv('titanic_train.csv')
# print(dataset.iloc[0:1])
# print(type(dataset))
print(len(dataset))
# 去掉最后一个样本，方便划分
dataset.drop(index=dataset.index[-1], axis='index', inplace=True)
print(len(dataset))
# 设置种子，确保每次划分一致
random.seed(42)
list = random.sample(range(len(dataset)), len(dataset)) # （可迭代对象，总数）
# print(shuffled_df)
# print(list)
# print(len(list))
# 替换每一行的顺序和list一致
shuffled_df = dataset.iloc[list]
# 切片划分数据集
X_train, X_test = shuffled_df.iloc[0:int(0.8 * len(shuffled_df)), :-1], shuffled_df.iloc[
int(0.8 * len(shuffled_df)):, :-1]
y_train, y_test = shuffled_df.iloc[0:int(0.8 * len(shuffled_df)), -1:], shuffled_df.iloc[
int(0.8 * len(shuffled_df)):, -1:]
print(X_train.shape, y_train.shape)
print(X_test.shape, y_test.shape)
print(X_train)
print(X_test)
print(y_train)
print(y_test)
# print(i)