2025-04-21

机器学习训练数据：合并还是分离？

摘要

文章针对机器学习训练时多数据文件处理问题，提出三种主要策略：合并数据、逐文件加载和使用数据生成器。小数据集适合合并以简化流程，大数据集应采用数据管道避免内存瓶颈，选择需结合数据量、框架特性和扩展需求综合考量。

内容框架与概述

文章开篇即明确回答核心问题：是否需要合并数据文件取决于具体场景、模型框架和数据处理流程。作者首先引导读者理解三个关键维度——数据格式一致性、数据量规模以及不同机器学习框架对数据输入方式的差异性支持，为后续选择合适策略奠定基础。

接着，文章详细展开三种常见处理方法。第一种是合并所有数据到单个文件，适合数据总量较小的场景，通过Python pandas等工具可实现简单直接的统一加载。第二种是逐个文件加载并训练，针对大数据集设计，可有效避免内存问题，特别适用于支持增量学习的模型。第三种是使用数据生成器或数据管道，这是TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的推荐方式，通过tf.data.Dataset或自定义Dataset类实现动态加载、批处理和实时预处理。

在推荐做法部分，文章根据数据规模提供了清晰的决策指南：几MB到几GB的小数据集采用合并方式，大数据集或动态扩展场景使用数据生成器，增量学习则逐文件训练。作者同时强调，无论选择何种方法，确保数据格式一致性和完成必要预处理（如归一化、缺失值处理）都是不可忽略的前置步骤。