使用K折交叉验证进行超参数微调:使用sklearn库中的KFold函数将数据集划分为K个折(一般取K=5或K=10),然后进行K次迭代。在每次迭代中,将其中一折作为验证集,其余折作为训练集。对于每个超参数组合,使用训练集训练SVM模型,并在验证集上评估性能指标(如准确率、精确率、召回率等)。最后,计算K次迭代的平均性能指标,作为...
通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。
但是，你可以使用k-fold将数据分割成k个折叠，并获得每个折叠的指标。我们可以使用model.evaluate中内置的...
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，...