使用sklearn函数对模型进行交叉验证-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用sklearn函数对模型进行交叉验证。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

交叉验证用来做什么

交叉验证（Cross-Validatio），是用于在驯良过程中对训练模型的性能和参数进行评估选择的技术。

它的意义在于能够充分利用优先的数据集，减少数据分布不均匀以及随机性带来的模型评估误差。

交叉验证的作用就是将数据集分割成多个自己进行多次训练，每次训练的训练集与测试机不完全相同。

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sklearn 中的函数

from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold, KFold
skf = KFold(n_splits=10, random_state=233, shuffle=True)

n_splits：int, default=5
表示，要分割为多少个K子集
shuffle：bool, default=False
是否打乱数据
random_state：int or RandomState instance, default=None
随机状态，需要配合shuffle参数使用

参考文章 https://blog.csdn.net/weixin_43803950/article/details/120894868文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-657947.html

# 如果有额外的标签，train_path 标签数据，如果标签是跟随train_path,第二个可不填入
skf.split(train_path, train_path)

   for fold_idx, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(train_path, train_path)):
        train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
            XunFeiDataset(np.array(train_path)[train_idx],
                          A.Compose([
                              A.RandomRotate90(),
                              A.RandomCrop(120, 120),
                              A.HorizontalFlip(p=0.5),
                              A.RandomContrast(p=0.5),
                              A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),
                          ])
                          ), batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=False
        )

        val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
            XunFeiDataset(np.array(train_path)[val_idx],
                          A.Compose([
                              A.RandomCrop(120, 120),
                          ])
                          ), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=False
        )

        for epoch_item in range(30):

            # adjust_learning_rate(optimizer, epoch_item)

            train_loss = train(train_loader, model, criterion, optimizer)

            val_acc = validate(val_loader, model, criterion)

            train_acc = validate(train_loader, model, criterion)

            print(train_loss, train_acc, val_acc)