TCERACU AFCEC100.5-2022 青少年编程能力等级 第5部分：人工智能编程

青少年编程能力等级标准第五部分——人工智能编程部分，自发布以来得到了广泛的关注。在这一标准中，有一项重要的变化是关于机器学习模型训练过程中的数据集划分比例的要求。

在旧版标准中，并没有对数据集的训练集、验证集和测试集的具体划分比例作出明确规定，仅要求开发者根据实际情况合理分配。而在新版标准TCERACU AFCEC100.5-2022中，明确规定了在进行监督学习任务时，通常应将数据集划分为7:1:2的比例，即训练集占70%，验证集占10%，测试集占20%。这样的规定有助于确保模型训练的有效性和评估的准确性。

例如，在使用Python的scikit-learn库构建一个简单的分类模型时，可以按照以下步骤来实现数据集的划分：

python

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# 假设我们有一个特征矩阵X和标签向量y

X = np.array([[...], [...], ...]) # 特征矩阵

y = np.array([...]) # 标签向量

# 使用train_test_split函数进行数据集划分

X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=2/3, random_state=42)

通过上述代码，我们可以得到符合标准规定的训练集、验证集和测试集。这种划分方式不仅便于模型的训练与调优，还能更准确地评估模型的泛化能力，从而提高模型的实际应用效果。因此，遵循这一标准要求对于从事青少年编程教育和人工智能编程相关工作的人员来说是非常必要的。