Keras和交叉验证



我当前正在尝试使用keras训练回归网络。为了确保我要使用交叉验证进行适当的培训。

问题在于,Keras似乎没有任何支持交叉验证的功能?

我似乎发现的唯一解决方案是使用scikit test_train_split并为每个k折。是否已经有一个集成的解决方案,而不是手动这样做?

nope ...这似乎是解决方案。(我所知道的。)

keras有一个Scikit学习包装器可以帮助您轻松完成此操作:https://keras.io/scikit-learn-api/

我建议阅读Jason Brownlee博士的示例:https://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-keras-deep-learning-library-library-python/

   def baseline_model():
        # create model
        model = Sequential()
        model.add(Dense(13, input_dim=13, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
        model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
        # Compile model
        model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
        return model
estimator = KerasRegressor(build_fn=wider_model, nb_epoch=100, batch_size=5, verbose=0)
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed)
results = cross_val_score(pipeline, X, Y, cv=kfold)

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