对validation_split使用model.fit()后获取训练/测试数据

对validation_split使用model.fit()后获取训练/测试数据，可以通过以下步骤进行：

1. 首先，使用model.fit()函数进行模型训练，其中设置validation_split参数来指定验证集的比例。例如，设置validation_split=0.2表示将训练数据的20%作为验证集。
2. 在model.fit()函数执行完毕后，可以通过以下方式获取训练数据和测试数据：
   • 使用model.history属性获取训练数据的性能指标，如损失值和准确率等。例如，可以通过model.history.history['loss']获取训练数据的损失值列表。
   • 使用model.evaluate()函数获取测试数据的性能指标，如损失值和准确率等。该函数会返回一个包含测试数据性能指标的列表。

• 如果需要获取具体的训练数据和测试数据，可以按照以下步骤进行：
  • 将原始数据集按照validation_split的比例划分为训练集和验证集。可以使用sklearn库中的train_test_split函数或者手动划分数据集。
  • 在model.fit()函数中设置validation_data参数，将划分好的验证集作为参数传入。例如，设置validation_data=(x_val, y_val)，其中x_val和y_val分别为验证集的输入特征和标签。
  • 在model.fit()函数执行完毕后，可以通过model.history属性获取训练数据的性能指标，如损失值和准确率等。
  • 使用model.predict()函数对测试集进行预测，并根据需要计算性能指标。