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RSS订阅原创 sMRI影像数据3维CNN卷积
import nibabel as nibimport scipy.io as sioimport torch.optim as optimfrom torch.utils import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom sklearn.model_selection import LeaveOneOuttorch.utils.data.DataLoader 为Pytorch 数据读取的重要接口，接口定义在dataloader
2020-08-10 12:25:28
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转载 Sklearn 数据集划分为训练集测试集方法，python实现
@Sklearn 数据集划分为训练集测试集方法，python实现K折交叉验证：KFold ,GroupKFold,StratifiedKFold1:将全部训练集S分成k个不相交子集，如S中训练样本个数为m,则每个子集含有m/k个训练样例，对应的子集为{s1,s2,…,sk}2:每次从分好的子集里面，拿出一个作为测试集，其他k-1个作为训练集3：在k-1个训练集上得出训练的学习器模型4：把测试集运用到训练出的学习器模型，得出分类率5：计算k次求得的分类率平均值，作为该模型的真实分类率KFold
2020-08-09 12:17:03
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空空如也
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