交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。将数据分成5份,其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 2.2.KNN代码实现 2.3超参数搜索-网格搜索(Grid Search) 有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这...
all_files是一个包含所有数据的列表,但列表里的每一个数据又是一个字典,分别当image和label的数据地址。 我们对 all_files的数据进行五折交叉验证: floder = KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True) train_files = [] # 存放5折的训练集划分 test_files = [] # # 存放5折的测试集集划分 ...
在实验2中,我们使用第二个折叠(2nd-fold)作为一个验证集(并使用除第二个折叠之外的所有内容来训练模型)。之后得到第二个训练的模型拟合效果的指标 我们重复这个过程,每次用一个折叠作为验证集。知道所有的折叠都被用作过验证集。 比较五个MAE的值,MAE的值最小所对应的实验,获得的模型和参数即为最优模型和最优...
下一步至关重要,我们将创建一个for循环,该循环将迭代我们指定的回合数,并将包含两个不同的交叉验证对象。 在此示例中,我们将对外部循环和内部循环使用5倍交叉验证,并将每个回合(i)的值用作两个CV对象的random_state。 然后,我们继续创建和配置对象以执行超参数优化。在这种情况下,我们将使用网格搜索。请注意,我...