k折-交叉验证-展示过程

最新推荐文章于 2025-02-20 16:22:22 发布

lbywyj

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lbywyj/article/details/101085553

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本文介绍了k折交叉验证的概念，并通过Python代码详细展示了如何定义和实现k折交叉验证的过程，包括获取每个折的数据和执行交叉验证的步骤。在代码中，通过get_k_fold函数划分数据，然后使用k_fold函数进行训练和验证，最后输出平均训练和验证的误差结果。

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先定义一个k交叉取训练集数据函数：

def get_k_fold(k,i,X,y):
assert k> 1
fold_size = X.shape[0]//k
X_train,y_train = None,None
for j in range(k):
ix = slice(j * fold_size ,(j+1) * fold_size)
#print('ix:',ix)
X_part, y_part = X[ix, :], y[ix]

if j == i:
print('[j==i]:j = %d,i = %d'%(j,i))
X_valid,y_valid = X_part,y_part
elif X_train is None:
print('[X_train is None]:j = %d,i = %d'%(j,i))
X_train ,y_train = X_part,y_part
else:
print('[X_train,X_part]:j = %d,i = %d'%(j,i))
X_train = torch.cat((X_train,X_part),dim=0)
y_train = torch.cat((y_train,y_part),dim=0)
print('X_train