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Datachain项目中的数据分割功能设计与实现

2025-06-30 12:20:51作者:舒璇辛Bertina

在机器学习工作流中,将数据集划分为训练集、测试集和验证集是一个基础但至关重要的环节。Datachain项目作为一个数据处理框架,需要提供高效可靠的数据分割功能来支持完整的机器学习流程。

当前实现方案分析

目前用户可以通过Datachain的组合操作实现数据分割,主要步骤如下:

  1. 使用随机选择函数为每条数据分配"train"、"test"或"val"标签
  2. 根据标签过滤出不同子集
  3. 将各子集保存为独立数据集

这种实现存在三个主要问题:

  • 操作较为冗长,对于常见需求不够简洁
  • 使用了用户定义函数(UDF),计算开销较大
  • 随机分割结果不稳定,缺乏种子控制机制

技术改进方向

核心需求

  1. 轻量级实现:应避免UDF,直接在数据库层面完成操作
  2. 随机性控制:利用系统内置的sys.rand实现可重复的随机分割
  3. 简洁API:提供类似scikit-learn和HuggingFace的友好接口

关键技术点

随机数生成优化

  • 使用sys.rand作为基础随机源
  • 支持种子参数,通过XOR运算保证可重复性
  • 默认启用随机打乱(shuffle),特殊情况可考虑基于sys.id的确定性排序

API设计 基础功能应支持:

  • 训练集比例(train_size)
  • 测试集比例(test_size)
  • 随机种子(seed)

高级功能可后续扩展:

  • 分层抽样(stratify)
  • 多阶段分割(n_splits)
  • 自定义分割比例

实现方案

建议在项目中新增toolkit模块,提供train_test_split等实用函数。函数签名可设计为:

def train_test_split(
    dataset: DataChain,
    train_size: float = 0.7,
    test_size: float = 0.2,
    seed: Optional[int] = None
) -> Tuple[DataChain, DataChain, DataChain]:

实现原理:

  1. 利用sys.rand ^ seed生成确定性随机数
  2. 根据比例阈值分配数据到不同子集
  3. 返回三个独立的DataChain实例

未来扩展

  1. 与HuggingFace数据集兼容
  2. 支持更复杂的分割策略(如时间序列分割)
  3. 添加数据分布分析功能,确保分割后数据分布一致

通过这样的改进,Datachain将能提供更专业、高效的数据准备能力,大幅提升机器学习工作流的顺畅度。

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