tl;dr
numpy.splitを使って、aryを3つのsubarrayに分割する。
import numpy as np train, val, test = np.split(ary, [int(len(ary) * .6), int(len(ary) * .8)])
簡単な説明
データをtrain/testに分割する時、scikit-learnのtrain_test_splitを使うことが多いと思いますが、 train/val/testと分割しようとすると、一度train/testと分けた後でtestに対して再度train_test_splitするなどが必要です。
numpy.split(ary, [a, b])は、第一引数に指定されたaryに対してary[:a], ary[a:b], ary[b:]と分割されるため、一回の処理でデータセットをtrain/val/testに分割することができます。
train/val/testで60/20/20に分割するときは、
np.split(ary, [int(len(ary) * .6), int(len(ary) * .8)])
と指定すればOKです。
ただし、np.splitは単純に分割するだけですので、各セットのラベルの分布を維持するtrain_test_splitのstratifyのような分割をしたい場合には、別途ケアする必要があります。
参照先
以上の内容は、下記stackoverflowの投稿を参照したものです。
