一、确定划分策略
1、7:3 比例
适用场景：当数据量较大且希望留出充足的测试数据时，7:3 比例是一种常见的选择。在这种划分下，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试和验证。
优点：
测试集数据较多，能够更好地评估模型的泛化性能。
测试结果更具代表性，特别是在数据量大的情况下，这种比例可以有效检测模型在不同场景下的表现。
缺点：
留给模型训练的数据相对减少，可能导致在某些特征上模型学习不足，尤其是在处理小数据集时，模型可能无法充分学习到数据的特征。
技术细节：在应用这种比例时，务必确保测试集的数据具有代表性，涵盖了训练集中未出现的不同分布或边缘情况。常用的数据划分方法有 train_test_split 和交叉验证。
from sklearn.model_selection import train_test_split# 假设 data 是你的完整数据集train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)
2、8:2 比例
适用场景：8:2 是最常用的划分比例，80%的数据用于模型训练，20%的数据用于测试。这种比例适合大多数机器学习项目，能够在训练和测试之间找到良好的平衡。
优点：
在确保测试集足够的前提下，模型训练数据量相对充足，适合大部分数据量适中的项目。
由于20%的测试集，模型评估的结果相对稳定，不容易出现较大的波动。
缺点：
如果模型表现依赖于某些边缘特征或极端数据，这部分数据可能会因测试集较小而难以评估到，导致模型实际应用中可能表现出不同于评估阶段的结果。
技术细节：建议对数据集进行多次划分，并结合交叉验证，以提高模型评估的准确性。
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)3、9:1 比例
适用场景：当数据集较小，或者模型对训练数据的依赖程度较高时，可以选择 9:1 的比例。90%的数据用于模型训练，10%的数据用于测试。这种比例适合需要最大化训练数据的场景，例如处理稀疏数据或高度复杂的模型。
优点：
最大限度地增加了训练集的数据量，能够提高模型的学习能力，尤其适合小数据集或复杂任务。
缺点：
测试集较小，评估结果可能会因为测试样本量不足而不够稳定，无法真实反映模型的泛化能力。
技术细节：建议在使用9:1比例时，增加模型评估的次数或采用交叉验证（K-Fold Cross Validation）以弥补测试集数据量不足带来的不稳定。
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.1, random_state=42)4、常见问题与解决方案
问题1：如何选择合适的划分比例？
解决方案：划分比例的选择主要取决于数据集的大小。如果数据量较大（如数百万条样本），可以选择7:3或8:2的比例，保证足够的测试数据来评估模型。如果数据量较小，则可以选择9:1的比例，以增加模型的训练数据。此外，可以通过交叉验证进一步提高模型评估的稳定性。
问题2：测试集过小导致评估结果不稳定怎么办？
解决方案：当测试集数据量过小时，建议使用交叉验证技术，尤其是 K 折交叉验证。通过多次划分数据集并对模型进行多次训练和评估，可以获得更稳定的模型表现结果。
from sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(n_splits=5)for train_index, test_index in kf.split(data):train_data = data.iloc[train_index]test_data = data.iloc[test_index]
二、保存数据
1、 使用标准格式保存
import pandas as pd# 保存训练集和测试集train_data.to_csv('train_data.csv', index=False)test_data.to_csv('test_data.csv', index=False)
这些格式文件不仅易于读取和操作，还可以在不同环境中轻松共享。例如，.csv 文件适合大部分基于表格结构的数据，而 .h5 文件则适用于需要存储大量数据的深度学习模型。
2、数据版本控制
# 初始化DVCdvc init# 添加数据文件dvc add train_data.csvdvc add test_data.csv# 提交到Gitgit add train_data.csv.dvc test_data.csv.dvcgit commit -m "Add initial data split"
通过 DVC，不仅可以对代码进行版本控制，还能够对数据进行版本控制，确保数据的每次变动都可以被追踪和恢复。
3、常见问题与解决方案
问题1：如何保证数据划分的可复现性？
解决方案：在划分数据时，务必设置随机种子（random seed），这样每次运行代码时，划分结果都是一致的。通过设置 random_state 参数，可以保证数据划分的一致性。
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)问题2：如何高效管理多次划分的数据集？
解决方案：建议使用 DVC 或者其他数据版本控制工具管理数据集，尤其是在数据处理流程较为复杂或者多人协作的项目中，版本控制工具能够极大地提高数据管理的效率与规范性。
