在ktrain中使用交叉验证可以通过以下步骤实现:
ktrain
库和其他必要的机器学习库。然后,加载或准备好你的数据集。import ktrain
from ktrain import text
(x_train, y_train), (x_test, y_test), preproc = text.texts_from_folder('path/to/folder',
maxlen=500,
preprocess_mode='bert',
train_test_names=['train', 'test'])
model = text.text_classifier('bert', train_data=(x_train, y_train))
learner = ktrain.get_learner(model, train_data=(x_train, y_train), val_data=(x_test, y_test))
learner.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
ktrain
中的autofit()
函数,并传入交叉验证的参数,如k=5
表示使用5折交叉验证。learner.autofit(lr=2e-5, epochs=5, batch_size=32, reduce_on_plateau=10, callbacks=[early_stopping],
monitor='val_loss', verbose=1, nfold=5)
predictor = ktrain.get_predictor(learner.model, preproc)
y_pred = predictor.predict(x_test)
learner.validate(val_data=(x_test, y_test), class_names=preproc.get_classes())
这样,你就可以在ktrain中使用交叉验证训练模型并进行预测和评估了。
注意:以上代码示例仅供参考,具体实现可能因数据集和任务类型而异。
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