原文:基於sklearn和keras的數據切分與交叉驗證

在訓練深度學習模型的時候,通常將數據集切分為訓練集和驗證集 Keras提供了兩種評估模型性能的方法: 使用自動切分的驗證集 使用手動切分的驗證集 一 自動切分 在Keras中,可以從數據集中切分出一部分作為驗證集,並且在每次迭代 epoch 時在驗證集中評估模型的性能 具體地,調用model.fit 訓練模型時,可通過validation split參數來指定從數據集中切分出驗證集的比例 vali ...

2018-05-14 15:45 2 13479 推薦指數:

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KFold,StratifiedKFold k折交叉切分

python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課(博主親自錄制視頻):http://dwz.date/b9vv 原文鏈接 https://blog.csdn.net/wqh_jingsong/article/details/77896449 ...

Wed Feb 27 00:40:00 CST 2019 0 1958
使用sklearn進行交叉驗證

。 有三種方法可以進行上面的划分操作:留出法、交叉驗證法、自助法。 留出法: 留出法 ...

Tue Mar 13 19:52:00 CST 2018 0 33016
使用 sklearn 進行交叉驗證

使用 sklearn 進行交叉驗證 目錄 模型評估方法 留出法: 交叉驗證: 運用交叉驗證進行數據集划分 KFold 方法 k 折交叉驗證 RepeatedKFold p 次 k 折交叉驗證 LeaveOneOut 留一法 ...

Fri May 08 20:00:00 CST 2020 0 807
機器學習- Sklearn (交叉驗證和Pipeline)

前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講,但是在實踐中卻會經常要用到的,那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...

Mon Jan 27 04:31:00 CST 2020 0 2769
sklearn,交叉驗證中的分層抽樣

StratifiedKFold用法類似Kfold,但是他是分層采樣,確保訓練集,測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同。 例子: import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold ...

Tue Feb 26 00:50:00 CST 2019 0 1548
Python-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉驗證數據集的區別

一、StratifiedKFold及KFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣:將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集,每次只用其中一個子集當做測試集,剩下的(n_splits-1)作為訓練集,進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注:對於不能均等分的數據集,前 ...

Wed Apr 15 19:44:00 CST 2020 0 806
 
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