




版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
第四节
交叉验证交叉验证是一种强大的模型验证技术,它能帮助我们更好地理解模型对未知数据的预测性能。在数据量不足或希望尽可能减小数据分割带来的随机性影响时,交叉验证尤其有用。交叉验证的含义第四节
交叉验证交叉验证的基本思想是将数据集分为几个部分(通常称为“折”或“折叠”),然后进行多轮训练和验证,每轮中,选择一个折作为验证数据,其余折作为训练数据。最终模型性能的评估基于各轮验证结果的平均值。交叉验证的基本思想这是最常见的交叉验证类型。首先将数据集划分为K个大小相等的互斥子集,然后进行K轮训练和测试,每轮中用K-1个子集的并集作为训练集,剩下的那个子集作为验证集。K-折交叉验证(K-FoldCross
Validation)类型交叉验证
这是最常见的交叉验证类型。首先将数据集划分为K个大小相等的互斥子集,然后进行K轮训练和测试,每轮中用K-1个子集的并集作为训练集,剩下的那个子集作为验证集。K-折交叉验证(K-FoldCross
Validation)类型这是一种极端的情况,K-折交叉验证中K等于样本数量。对于每一轮,选择一个样本作为验证数据,其余样本作为训练数据。留一交叉验证(Leave-One-OutCross)交叉验证
这是最常见的交叉验证类型。首先将数据集划分为K个大小相等的互斥子集,然后进行K轮训练和测试,每轮中用K-1个子集的并集作为训练集,剩下的那个子集作为验证集。K-折交叉验证(K-FoldCross
Validation)类型这是一种极端的情况,K-折交叉验证中K等于样本数量。对于每一轮,选择一个样本作为验证数据,其余样本作为训练数据。留一交叉验证(Leave-One-OutCross)每次都随机选取训练集和测试集,可以进行多次。随机划分交叉验证(ShuffleSplitCross)交叉验证
第四节
交叉验证交叉验证的主要优点是通过平均多轮验证的结果,我们可以获得模型性能的一个更准确的估计。这减少了评估结果的方差,因此模型性能的估计更可靠。交叉验证的主要缺点是计算成本较高,因为需要进行多次训练和验证。此外,如果数据不能很好地划分,交叉验证可能不是很有效。交叉验证的优缺点交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#假设X,y是数据和标签X=...y=...#创建模型model=RandomForestClassifier()#进行5折交叉验证scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print("交叉验证分数:",scores)print("交叉验证平均分数:",scores.mean())代码实现交叉验证代码实现在PyTorch中,实现交叉验证需要一些手动操作,因为PyTorch并没有像scikit-learn那样的内置交叉验证函数。然而,通过使用数据集划分和数据加载器,我们可以相对容易地实现。交叉验证fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,random_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn#假设我们有以下数据和模型X=...y=...model=...#定义损失函数和优化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)代码实现交叉验证fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,random_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn#假设我们有以下数据和模型X=...y=...model=...#定义损失函数和优化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)代码实现交叉验证fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,random_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn#假设我们有以下数据和模型X=...y=...model=...#定义损失函数和优化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)代码实现交叉验证#定义k折数k_folds=5#定义k折交叉验证对象kfold=KFold(n_splits=k_folds,shuffle=True)#开始交叉验证forfold,(train_ids,test_ids)inenumerate(kfold.split(dataset)):#打印当前折数print(f'FOLD{fold}')print('--------------------------------')代码实现交叉验证#定义k折数k_folds=5#定义k折交叉验证对象kfold=KFold(n_splits=k_folds,shuffle=True)#开始交叉验证forfold,(train_ids,test_ids)inenumerate(kfold.split(dataset)):#打印当前折数print(f'FOLD{fold}')print('--------------------------------')代码实现交叉验证#定义训练和验证数据子集train_subsampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(train_ids)test_subsampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(test_ids)#定义数据加载器train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=10,sampler=train_subsampler)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=10,sampler=test_subsampler)#初始化模型和优化器model=...optimizer=...代码实现交叉验证#定义训练和验证数据子集train_subsampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(train_ids)test_subsampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(test_ids)#定义数据加载器train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=10,sampler=train_subsampler)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=10,sampler=test_subsampler)#初始化模型和优化器model=...optimizer=...代码实现交叉验证#训练过程...forepochinrange(0,num_epochs):#在训练集上进行训练model.train()train_loss=0.0fori,datainenumerate(train_loader,0):
inputs,targets=data
optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,targets)loss.backward()optimizer.step()train_loss+=loss.item()代码实现交叉验证#在验证集上进行验证model.eval()valid_loss=0.0fori,datainenumerate(test_loader,0):inputs
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- GB/T 45191-2025桑蚕一代杂交种
- 混凝土硬化路施工方案
- 板房防水卷材施工方案
- TSHAEPI 014-2024 温室气体(二氧化碳和甲烷)走航监测技术规范
- 二零二五年度网络安全就业协议书协议内容详尽规范
- 二零二五年度股权投资公司股东合作协议
- 2025年度软装行业市场监测与风险评估合同
- 二零二五年度广东省房屋租赁合同租赁保险合作协议
- 二零二五年度娱乐产业动漫IP授权使用劳动合同
- 二零二五年度店铺转让定金及品牌授权使用合同
- 炉外精炼说课
- GB/T 23111-2008非自动衡器
- GB/T 18877-2020有机无机复混肥料
- GA/T 1073-2013生物样品血液、尿液中乙醇、甲醇、正丙醇、乙醛、丙酮、异丙醇和正丁醇的顶空-气相色谱检验方法
- 三大构成之立体构成-课件
- DB11 938-2022 绿色建筑设计标准
- 最新家政服务员培训课件
- 2022译林版新教材高一英语必修二单词表及默写表
- 全国青少年机器人技术等级考试:二级培训全套课件
- TB T2075-《电气化铁道接触网零部件》
- NB∕T 10730-2021 煤矿井下断层导水性探查与治理技术规范
评论
0/150
提交评论