12、提升模型准确率：正则化与超参数调优

提升模型准确率：正则化与超参数调优

1. 交叉验证与模型评估

交叉验证是一种重要的重采样方法，能对模型在独立数据上的性能进行最佳估计。它有不同的变体，通过使用Keras与scikit - learn的包装器，可轻松将scikit - learn的方法（如交叉验证）应用于Keras模型。以下是使用交叉验证评估Keras深度学习模型的步骤：
1. 了解交叉验证的基础知识及其不同变体。
2. 掌握Keras与scikit - learn的包装器的使用。
3. 逐步实现交叉验证，以评估Keras模型。
4. 利用交叉验证的结果在不同模型或超参数组合中进行选择，以降低测试误差率。

交叉验证的作用

交叉验证的核心作用在于更准确地评估模型的泛化能力。泛化能力是指模型在未参与训练的数据上的表现。通过交叉验证，可以模拟模型在不同数据集上的性能，从而避免因数据集划分的随机性导致的评估误差。

代码示例

以下是一个简单的使用Keras与scikit - learn进行交叉验证的代码示例：

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义一个简单的Keras模型
def create_model():
    model = Seq