首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在ktrain中使用交叉验证?

在ktrain中使用交叉验证可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的模块和数据集:首先,导入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。
代码语言:txt
复制
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'])
  1. 定义模型:根据你的任务类型选择合适的预训练模型,如BERT、DistilBERT等,并根据数据集的类别数量定义模型。
代码语言:txt
复制
model = text.text_classifier('bert', train_data=(x_train, y_train))
  1. 编译模型:根据任务类型和数据集的类别数量,选择合适的损失函数和优化器,并编译模型。
代码语言:txt
复制
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'])
  1. 使用交叉验证训练模型:使用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。
代码语言:txt
复制
learner.autofit(lr=2e-5, epochs=5, batch_size=32, reduce_on_plateau=10, callbacks=[early_stopping], 
                monitor='val_loss', verbose=1, nfold=5)
  1. 进行预测和评估:使用训练好的模型进行预测,并评估模型在测试集上的性能。
代码语言:txt
复制
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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

何在交叉验证使用SHAP?

第一点是:大多数指南在基本的训练/测试拆分上使用SHAP值,但不在交叉验证使用(见图1) 使用交叉验证可以更好地了解结果的普适性,而基本的训练/测试拆分的结果很容易受到数据划分方式的影响而发生剧烈变化...机器学习的不同评估程序。 另一个缺点是:我遇到的所有指南都没有使用多次交叉验证来推导其SHAP值 虽然交叉验证比简单的训练/测试拆分有很大的改进,但最好每次都使用不同的数据拆分来重复多次。...将交叉验证与SHAP值相结合 我们经常使用sklearn的cross_val_score或类似方法自动实现交叉验证。 但是这种方法的问题在于所有过程都在后台进行,我们无法访问每个fold的数据。...但是一旦交叉验证进入方程式,这个概念似乎被忘记了。实际上,人们经常使用交叉验证来优化超参数,然后使用交叉验证对模型进行评分。在这种情况下,发生了数据泄漏,我们的结果将会(即使只是稍微)过于乐观。...嵌套交叉验证是我们的解决方案。它涉及在我们正常的交叉验证方案(这里称为“外循环”)取出每个训练折叠,并使用训练数据的另一个交叉验证(称为“内循环”)来优化超参数。

17210

机器学习交叉验证

总第100篇 本篇讲讲机器学习交叉验证问题,并利用sklearn实现。...这样就需要把数据分成三份,一份训练、一份验证、一份测试,先在训练集上训练模型,然后验证模型结果,最后再在测试集上判断模型的真正效果,但是这样做的结果就是大幅降低了数据的使用率,因训练数据不够多而造成欠拟合...计算交叉验证指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果, 对于每一个输入的元素,如果其在测试集合,将会得到预测结果。...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠的数据,最后一个剩下的折叠会用于测试。

1.9K70
  • MATLAB crossvalind K重交叉验证

    中文应该叫做交叉验证。我主要想说说这个函数怎么用的。...3)在K折十字交叉验证,K-1份被用做训练,剩下的1份用来测试,这个过程被重复K次。...2)若事先已经建立类别,则使用判别分析;若事先没有建立类别,则使用聚类分析。...2)在十折交叉验证,就是重复10次,可累积得到总的错误分类率。 10折交叉验证的例子 第1步,将数据等分到10个桶。 ? 我们会将50名篮球运动员和50名非篮球运动员分到每个桶。...与2折或3折交叉验证相比,基于10折交叉验证得到的结果可能更接近于分类器的真实性能。之所以这样,是因为每次采用90%而不是2折交叉验证仅仅50%的数据来训练分类器。

    2.9K40

    机器学习交叉验证思想

    这种思想就称为交叉验证(Cross Validation)。...通常我们使用交叉验证方法有下面几种: 简单交叉验证(simple cross validation) 简单交叉验证当然很简单了,就是把整个训练集随机分为两部分(通常是70%的训练集,30%的评估集)。...K-折交叉验证(S-fold Cross Validation) 这个据说是最常用的验证方法了,步骤如下: 1、将数据集均分为K份 2、从K份取一份作为评估集,另外K-1份作为训练集,生成K个模型以及这...这个方法一方面保证了数据充分被使用训练了,避免了数据的浪费;另一方面也互相进行了验证,达到了交叉验证的效果,不过计算代价还是有点高。...这种方法又被叫做留一交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation),当数据极为匮乏的时候才会使用

    81420

    时间序列如何进行交叉验证

    #TSer# 时间序列知识整理系列,持续更新 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。...最简单的形式是k-fold交叉验证,它将训练集拆分为k个较小的集合。对于每个分割,使用k-1个集合的训练数据训练模型。然后使用剩余数据对模型进行验证。然后,对于每一次拆分,模型都会在剩余集合上打分。...下图说明了为什么标准k折交叉验证(以及其他非时间数据分割)不适用于时间序列机器学习。该图显示了分为五个窗口的单变量序列,并指示序列的哪些日期指定给哪个折。...这两个类类似于scikit learn交叉验证方法,并遵循类似的界面。...,跨时间滑动窗口使用交叉验证的网格搜索来选择最佳模型参数。

    2.3K10

    Cross validation with ShuffleSplit使用ShuffleSplit做交叉验证

    ShuffleSplit是交叉验证最简单的技术之一,这种交叉验证技术将从数据集中简单的抽取一个样本来具体说明大量的迭代。...ShuffleSplit是另一种非常简单交叉验证技术,我们将具体说明数据集中的总量,然后关注剩余部分。我们将学习一个单变量数据集的均值估计的例子。...这是重采样的某种相似的形式,但是这将说明当出现交叉验证的时候,为什么我们使用交叉验证的一个原因。...of the dataset to estimate the mean and see how close it is to the underlying mean: 首先,我们需要生成数据集,我们将使用...我们将得到以下输出结果: image.png Now, we can use ShuffleSplit to fit the estimator on several smaller datasets:现在,我们使用

    96340

    使用Python实现交叉验证与模型评估

    在本文中,我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法,并使用Python来实现这些方法,并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。 什么是交叉验证?...使用Python实现交叉验证 1. 简单交叉验证 简单交叉验证是最基本的交叉验证方法,它将数据集划分为训练集和测试集,然后在测试集上评估模型性能。...在Python,我们可以使用train_test_split函数来实现简单交叉验证: from sklearn.model_selection import train_test_split from...K折交叉验证 K折交叉验证将数据集划分为K个大小相等的子集,然后每次使用其中一个子集作为测试集,其余的K-1个子集作为训练集。...在Python,我们可以使用KFold或StratifiedKFold类来实现K折交叉验证: from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection

    39510

    在Python中使用交叉验证进行SHAP解释

    正如我在我的最新文章“营养研究的机器学习”解释的那样,除非你处理的数据集非常庞大,否则几乎总是应该优先使用交叉验证,而不是训练/测试拆分。...另一个不足之处是,我所找到的所有指南都没有使用多次重复的交叉验证来计算它们的SHAP值。虽然交叉验证在简单的训练/测试拆分上是一个重大进步,但最好的做法是使用不同的数据拆分多次重复进行交叉验证。...字典在Python是强大的工具,这就是我们将使用它来跟踪每个样本在每个折叠的SHAP值的原因。 首先,我们决定要执行多少次交叉验证重复,并建立一个字典来存储每个样本在每次重复的SHAP值。...嵌套交叉验证是我们应对这个问题的解决方案。它涉及采用我们正常的交叉验证方案的每个训练折叠(这里称为“外循环”),通过在每个折叠的训练数据上使用另一个交叉验证(称为“内循环”)来优化超参数。...通过多次重复程序,(嵌套)交叉验证,你可以提高结果的稳健性,并更好地估计如果底层数据也发生变化,你的结果可能会如何改变。

    24710

    图解机器学习的 12 种交叉验证技术

    今天我给大家盘点下机器学习中所使用交叉验证器都有哪些,用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。...顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型,测试集来评估模型的好坏。 交叉验证的目的 从有限的学习数据获取尽可能多的有效信息。...确保同一组不同时处于训练集和验证集中。 该交叉验证器分组是在方法split参数groups来体现出来的。...在上一个示例,我们使用年作为组,在下一个示例中使用月作为组。大家可以通过下面图可以很明显地看看有什么区别。...由于在较少的样本训练,它也比其他交叉验证方法更快。 12 清除K折交叉验证 这是基于_BaseKFold的一种交叉验证方法。在每次迭代,在训练集之前和之后,我们会删除一些样本。

    2.6K20

    使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证

    (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。...很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_val_score方法,在sklearn可以使用这个方法。...交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图: (我都没见过这么丑的图)简单说下,比如上面,我们将数据集分为10折,做一次交叉验证,实际上它是计算了十次,将每一折都当做一次测试集,其余九折当做训练集,这样循环十次...将每个数据集都算一次 交叉验证优点: 1:交叉验证用于评估模型的预测性能,尤其是训练好的模型在新数据上的表现,可以在一定程度上减小过拟合。 2:还可以从有限的数据获取尽可能多的有效信息。...我们可以给它加上循环,通过循环不断的改变参数,再利用交叉验证来评估不同参数模型的能力。最终选择能力最优的模型。

    1.6K10

    机器学习的超参数的选择与交叉验证

    参数是可以在模型通过BP(反向传播)进行更新学习的参数,例如各种权值矩阵,偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数,无法学习获得。   ...常见的超参数有模型(SVM,Softmax,Multi-layer Neural Network,…),迭代算法(Adam,SGD,…),学习率(learning rate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参数,beta1...,beta2等等,但常见的做法是使用默认值,不进行调参),正则化方程的选择(L0,L1,L2),正则化系数,dropout的概率等等。...交叉验证   对于训练集再次进行切分,得到训练集以及验证集。通过训练集训练得到的模型,在验证验证,从而确定超参数。...(选取在验证集结果最好的超参数)   交叉验证的具体实例详见CS231n作业笔记1.7:基于特征的图像分类之调参和CS231n作业笔记1.2: KNN的交叉验证。 3.1.

    1.9K90

    算法研习:机器学习的K-Fold交叉验证

    在我们训练机器学习模型时,为提高模型拟合效果,经常使用K-Fold交叉验证,这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章,我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理,以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...每次使用k-1个部分当做训练集,剩下的一个部分当做验证集进行模型训练,即训练K次模型。其具体步骤如下: 随机化打乱数据集。...k = n:k的值固定为n,其中n是数据集的大小,以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...结论 在k-Fold交叉验证存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证,以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。

    2.3K10

    使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

    (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法: 1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。 2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。...很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_val_score方法,在sklearn可以使用这个方法。...交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图: ?...将每个数据集都算一次 交叉验证优点: 1:交叉验证用于评估模型的预测性能,尤其是训练好的模型在新数据上的表现,可以在一定程度上减小过拟合。 2:还可以从有限的数据获取尽可能多的有效信息。...我们可以给它加上循环,通过循环不断的改变参数,再利用交叉验证来评估不同参数模型的能力。最终选择能力最优的模型。

    2.9K50

    在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能

    为了找到正确的答案,我们使用验证技术。 什么是交叉验证? 在给定的建模样本,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预测,并求这小部分样本的预测误差,记录它们的平方和。...以下是交叉验证涉及的步骤: 保留 样本数据集 使用数据集的其余部分训练模型 使用测试(验证)集的备用样本。帮助您评估模型性能的有效性。 交叉验证的几种常用方法 有多种方法可用于执行交叉验证。...在这种情况下,应使用带有重复的简单 k倍交叉验证。 在重复的交叉验证交叉验证过程将重复 n 次,从而产生 原始样本的n个随机分区。将 n个 结果再次平均(或以其他方式组合)以产生单个估计。...在这种情况下,可以将预测原点移动来使用多步误差。例如,在回归问题中,以下代码可用于执行交叉验证。...我们还研究了不同的交叉验证方法,例如验证集方法,LOOCV,k折交叉验证,分层k折等,然后介绍了每种方法在Python的实现以及在Iris数据集上执行的R实现。

    1.6K10

    何在Ubuntu 14.04上使用Nginx设置密码验证

    Web应用程序通常提供自己的身份验证和授权方法,但如果Web服务器不足或不可用,则可以使用Web服务器本身来限制访问。...在本指南中,我们将演示如何在Ubuntu 14.04上运行的Nginx Web服务器上用密码保护资产。 先决条件 首先,您需要访问Ubuntu 14.04服务器环境。...使用Apache Utilities创建密码文件 虽然OpenSSL可以加密Nginx身份验证的密码,但许多用户发现使用专用实用程序更容易。...我们可以使用它来创建一个Nginx可用于验证用户身份的密码文件。我们将在配置目录/etc/nginx为此目的创建一个名为.htpasswd的隐藏文件。...在我们的示例,我们将使用位置块限制整个文档根目录,但您可以修改此列表以仅定位Web空间中的特定目录: 在此位置块使用该auth_basic指令打开身份验证并选择在提示输入凭据时要向用户显示的域名。

    2.8K60

    一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

    本文讨论了对时序数据使用传统交叉验证的一些缺陷。...在处理时序数据时,不应该使用传统的交叉验证方法( k 折交叉验证),原因有2: 1. 时序依赖 为了避免数据泄露,要特别注意时间序列数据的分割。...因此,对于时间序列数据而言,我们没有使用 k 折交叉验证,而是使用 hold-out 交叉验证,其中一个数据子集(按照时间顺序分割)被保留下来用于验证模型性能。...图 4:日前向链嵌套交叉验证 注意,在这个例子我们使用「日」前向链,但是也可以在每个数据点上进行迭代,而不是按天迭代(但这明显意味着更多的拆分)。...总结 我们首先回顾了交叉验证,并列举了使用嵌套交叉验证的基本原理。然后讨论了如何在不造成数据泄漏的情况下分割单个时间序列数据,具体提出了两种方法:预测后一半嵌套交叉验证和日前向链嵌套交叉验证

    1.4K30
    领券