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二、k-重交叉验证(k-fold crossValidation): [M,N]=size(data);//数据集为一个M*N的矩阵,其中每一行代表一个样本 indices=crossvalind('Kfold',data(1:M,N),10);//进行随机分包 fork=1:10//交叉验证k=10,10个包轮流作为测试集 test = (indices == k); //获得test集元素在数据集中对应的单元编...
我已将训练数据集拆分为 80% 的训练数据和 20% 的验证数据,并创建了 DataLoader,如下所示。但是我不想限制我的模型训练。所以我想到将我的数据分成 K(也许 5)份并执行交叉验证。但是我不知道如何在拆分数据集...
一、K折交叉验证 将训练集分成K份,一份做验证集,其他做测试集。这K份都有机会做验证集 二、代码 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorchvision4fromtorchvisionimportdatasets,transforms5fromtorch.nnimportfunctional as F6importtorch.optim as optim789batch_size = 20010learning_rate = 1e-211epochs =...
本篇博客代码来自于《动手学深度学习》pytorch版,也是代码较多,解释较少的一篇。不过好多方法在我以前的博客都有提,所以这次没提。还有一个原因是,这篇博客的代码,只要好好看看肯定能看懂(前提是python语法大概了解),这是我不加很多解释的重要原因。 K折交叉验证实现 ...
当使用PyTorch的ImageFolder加载数据时,可以通过以下步骤使用k-折交叉验证: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import torch import torchvision.transforms as transforms from torchvision.datasets import ImageFolder from sklearn.model_selection import KFold 定义数据预处理和转换: 代码语言:...
可以借助 sklearn中的 StratifiedKFold,KFold来实现K折交叉验证；from sklearn.model_selection import ...
pytorch（二十一）：交叉验证 pytorch（⼆⼗⼀）：交叉验证⼀、K折交叉验证 将训练集分成K份，⼀份做验证集，其他做测试集。这K份都有机会做验证集
K折交叉验证是一种常用的模型评估方法,可以用于验证模型的性能和泛化能力。在PyTorch中,可以通过使用交叉验证工具包`sklearn.model_selection`中的`KFold`类来实现。 ...
1.K折交叉验证 K折交叉验证实际上是将一个数据集分成K份,每次选K-1份为训练集,用剩下的一份为测试集,然后取K个模型的平均测试结果作为最终的模型效果。如下图所示: K值的选取跟数据集的大小有关,数据集较小则增大K值,数据集较大则减小K值。实现代码如下: ...