Pythonによるデータセットのテストデータの作成方法

#前提・実現したいこと
Pythonと自分で作成したデータセットを用いて、metric learningによる異常検知を行いたいと考えております。

#発生している問題・検討していること
オリジナルの画像からデータセットを作成する方法
上記のサイト様を参考にmnistデータのようなデータセットを作成しております。サイト様のおかげでなんとか自力でトレーニングデータの作成を行うことができたのですが、トレーニングデータと一緒にテストデータ（x_test,y_test）を作成したいと思い、調査を行っているのですが、いまだにわかっていない状況です。

#コード

Python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import os
3import cv2
4import random
5import numpy as np
6
7DATADIR = "/Users/user name/desktop/Mydataset/png"
8CATEGORIES = ["bell", "call"]
9training_data = []
10def create_training_data():
11    for class_num, category in enumerate(CATEGORIES):
12        path = os.path.join(DATADIR, category)
13        for image_name in os.listdir(path):
14            try:
15                img_array = cv2.imread(os.path.join(path, image_name),)  # 画像読み込み
16                img_resize_array = cv2.resize(img_array, (394, 248))  # 画像のリサイズ
17                training_data.append([img_resize_array, class_num])  # 画像データ、ラベル情報を追加
18            except Exception as e:
19                pass
20create_training_data()
21random.shuffle(training_data)  # データをシャッフル
22X_train = []  # 画像データ
23y_train = []  # ラベル情報
24# データセット作成
25for feature, label in training_data:
26    X_train.append(feature)
27    y_train.append(label)
28# numpy配列に変換
29X_train = np.array(X_train)
30y_train = np.array(y_train)
31
32# データセットの確認
33for i in range(0, 4):
34    print("学習データのラベル：", y_train[i])
35    plt.subplot(2, 2, i+1)
36    plt.axis('off')
37    plt.title(label = 'bell' if y_train[i] == 0 else 'call')
38    img_array = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)
39    plt.imshow(img_array)
40plt.show()

#試していること
自前のデータセットの作成方法について
 Webデータレポート生活音を機械学習してみた
上記のサイト様を参考にテストデータを作成できないかと思い、ただいま調査を行っております。しかし、どのようなコードをかけば良いのか分からない状況です。現在の作業ディレクトリのpngフォルダのなかにbellフォルダとcallフォルダがあるのですが、これとは別にbell_testフォルダ、call_testフォルダ（図1）が必要となるのかもわかっていない状況です。図々しいとは思いますが、何かアドバイスをいただけたらと思います。

作業の様子（図1）
pngフォルダ（作業ディレクトリ）
│
├bellフォルダ
│ └b1.png,b2.png…
│
└callフォルダ
.　└c1.png,c2.png…

#補足
使っているPCはmacOS Catalina バージョン10.15.5
Pythonのバージョンは3.6.5です

aokikenichi

2020/06/30 03:49

学習データとテストデータが必要なだけでフォルダなどちらでも構わないと思いますが。通常は学習データを一定の割合で分けて、例えば学習データ 7 テストデータ 3 の比率と分ける等となるかと思いますが、こういった内容のご質問でしょうか。

maguro2020

2020/06/30 03:57

ご回答いただきありがとうございます。aokikenichi様。自分の知識不足のせいでわかりづらい質問となってしまい申し訳ありません。aokikenichi様のおっしゃる通りでございます。ただ分けるにはどういうコードを書けばいいのか、もしくはコードを全て書き直す必要があるのか、わからない状況となっております。