Data Splitter
JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集,按给定比例拆成多个子集,支持随机切分和按字段分层切分。...
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npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill data_splitter -g -a claude-code -y- Repository
- cas-bigdatalab/piflow541
- Category
- Engineering
- Updated
- 12d ago
- License
- See repository
- Context cost
- Lightabout 388 tokens
- Runs scripts
- Yes, review before use
What it does
JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集,按给定比例拆成多个子集,支持随机切分和按字段分层切分。 当用户明确提到按比例拆分JSONL、训练集/验证集/测试集切分、分层保持类别分布等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"切分",只要任务是把一份JSONL按比例分成多个子集,就应该使用此skill。 不负责按固定条数均匀分块,不负责按份数切块,也不负责处理非JSONL输入。
Data Splitter 数据分割 Skill
功能概述
本skill用于将JSONL数据集按比例拆分为多个子集,支持:
- 随机切分:打乱后按比例拆分
- 分层切分:按指定字段保持类别分布一致
触发条件
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
- 按比例拆分JSONL
- 训练集/验证集/测试集拆分
- 数据集切分
- 分层切分
- JSONL样本拆分
核心参数说明
必需参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input | 输入JSONL文件路径 |
--outputs | 输出文件路径,逗号分隔 |
--ratios | 分割比例,逗号分隔 |
可选参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--stratify_field | 分层字段 | 空 |
--seed | 随机种子 | 42 |
--log_file | 日志文件路径 | 空 |
输入文件格式
{"id": 1, "category": "A", "text": "样本1"}
{"id": 2, "category": "A", "text": "样本2"}
{"id": 3, "category": "B", "text": "样本3"}
{"id": 4, "category": "C", "text": "样本4"}
使用方法
随机切分
python scripts/run_data_splitter.py \
--input data.jsonl \
--outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
--ratios 0.7,0.2,0.1 \
--seed 42
分层切分
python scripts/run_data_splitter.py \
--input data.jsonl \
--outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
--ratios 0.7,0.2,0.1 \
--stratify_field category \
--seed 42
输出示例
[OK] Data splitting completed
[train.jsonl] 7 records (70.0%)
[valid.jsonl] 2 records (20.0%)
[test.jsonl] 1 records (10.0%)
Input: data.jsonl
Total records: 10
Split ratios: [0.7, 0.2, 0.1]
Stratified: True
Stratify field: category
Random seed: 42
环境要求
python scripts/run_data_splitter.py --help
注意事项
--outputs的数量必须与--ratios一致。--ratios的总和建议为 1.0。- 分层切分适合类别不平衡数据,但小样本类别仍可能受整数取整影响。
- 输入必须是 JSONL,每行一个 JSON 对象。
