Pytorch：实现K折交叉验证

最新推荐文章于 2024-04-21 18:42:26 发布

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#pytorch #机器学习

本文深入探讨了K折交叉验证的原理与应用，详细讲解了如何通过K折交叉验证解决模型评估中数据集划分带来的不确定性问题，特别是在数据量不足的情况下。文章提供了完整的代码实现流程，包括数据准备、网络模型与数据集类定义、K-Flod训练过程、K折划分以及单折训练过程，是理解和实践K折交叉验证不可多得的参考资料。

K折交叉验证

1. k折交叉验证简述
2. 代码实现思路

1. k折交叉验证简述

k折交叉验证用于训练集和测试集的划分，主要是为了解决划分出训练集/测试集的不同会使得模型的准确率产生明显的变化的问题，也可以用于在训练数据的过程，常常会遇到数据量不够大的情况。

2. 代码实现思路

2.1 准备数据

#构造的训练集#
x = torch.rand(100,28,28) 
y = torch.randn(100,28,28)
x = torch.cat((x,y),dim=0)
label =[1] *100 + [0]*100  
label = torch.tensor(label,dtype=torch.long)

index = [i for i in range(len(x))] 			# 打乱数据
random.shuffle(index)
x = x[index]
label = label[index]