分层列车-测试拆分一个Tensorflow数据集

Question

我目前正在处理一个相当大的图像数据集，我使用python中的ImageDataGenerator从tensorflow.keras加载它。由于我的数据分类非常不平衡，我想做一个分层的列车测试分割，以可能达到更高的精度。

我知道如何使用ImageDataGenerator进行简单的随机列车测试分割，但我找不到与sklearn中的分层train_test_split相当的东西。

有什么方法可以对tensorflow.data.Dataset进行分层的列车测试吗？如果没有，如何处理大型不平衡数据集？我非常感谢你的帮助！

以下是相关代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator()
dataset = datagen.flow_from_directory(
    path_images, 
    target_size=(ImageHeight, ImageWidth), 
    color_mode='rgb', 
    class_mode='sparse', 
    batch_size=BatchSize, 
    shuffle=True, 
    seed=Seed,
)

Answer 1

流( x，y=None，batch_size=32，shuffle=True，sample_weight=None，seed=None，save_to_dir=None，save_前缀=‘’，save_format='png'，ignore_class_split=False，subset=None )