5-fold validation: avg train rmse 0.165176, avg valid rmse 0.170391 #预测函数def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size): net = get_net() t
1.5K折交叉验证 我们首先需要定义一个函数,在K折交叉验证过程中返回第i折的数据。 具体地说,它选择第i个切片作为验证数据,其余部分作为训练数据。 注意,这并不是处理数据的最有效方法,如果我们的数据集大得多,会有其他解决办法。 def get_k_fold_data(k, i, X, y): assert k > 1 fold_size = X.shap...
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