K-折叠交叉验证(K-Fold Cross Validation)是一种常用的模型评估方法,用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。在K-折叠交叉验证中,将原始数据集分成K个大小相等的子集,其中K-1个子集用作训练数据,剩下的1个子集用作验证数据。然后,重复K次,每次选择不同的验证数据集,最终得到K个模型的性能评估结果。
下面的例子中用的StratifiedKFold采用的是分层抽样,它保证各类别的样本在切割后每一份小数据集中的比例都与原数据集中的比例相同. #MLP for Pima Indians Dataset with 10-fold cross validationfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldimportnumpy#fix ...
策略是根据每个文件夹将文件复制到training、validation和test子文件夹。
(n_splits=num_folds, shuffle=True) # K-fold Cross Validation model evaluation fold_no = 1 for train, test in kfold.split(inputs, targets): # Define the model architecture model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) ...
2,2. k 折交叉验证(k-fold cross validation) K折交叉验证通过对k个不同分组训练的结果进行平均来减少方差,因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感。 第一步,不重复抽样将原始数据随机分为 k 份。 第二步,每一次挑选其中 1 份作为测试集,剩余 k-1 份作为训练集用于模型训练。 第三步,重复第二步 k 次...
常用的方法有k折交叉验证(k-fold cross-validation)和嵌套交叉验证( nested cross-validation ),这里实现k折交叉验证法。在该方法中,数据集被划分为k个相等大小的集合,其中一个集合用于测试,其余的分区用于训练。这使得我们可以运行k个不同的运行仿真,其中每个分区都曾被用作测试集。因此,k越高,模型评估越准确,而...
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...
分层交叉验证(Stratified k-fold cross validation):首先它属于交叉验证类型,分层的意思是说在每一折中都保持着原始数据中各个类别的比例关系,比如说:原始数据有3类,比例为1:2:1,采用3折分层交叉验证,那么划分的3折中,每一折中的数据类别保持着1:2:1的比例,这样的验证结果更加可信。
model.add(Dense(8, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))# Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# Fit the model model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test,y_test), epochs=150, batch_size=10)
有多种类型的交叉验证。一种类型是k-fold交叉验证, 你将在本示例中看到该交叉验证。在这种类型中, 数据集被划分为k个相等大小的集, 其中一组用于测试, 其余部分用于训练。这使你可以运行k次不同的运行, 其中每个分区曾经用作测试集。因此, k越高, 模型评估越准确, 但每个测试集越小。