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使用 scikit-learn 运行 k-fold 后如何访问数据集?
我正在尝试应用 kfold 方法 但我不知道如何访问生成的训练和测试集 在浏览了几个博客和 scikitlearn 用户指南后 人们唯一要做的就是打印训练和测试集 这可能适用于小型数据框 但对于较大的数据框则没有用 谁能帮我 我正在使用的数
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cross_val_score 不符合实际的输入模型吗?
我正在开展一个项目 其中需要处理大型数据集 我需要在 Sklearn 的 KFold 交叉验证库中训练 SVM 分类器 import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn met
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如何使用 tf.keras.utils.image_dataset_from_directory 应用 kfold 交叉验证
我的目标是应用 k 折交叉验证来训练 VGG19 模型 为此 我使用以下代码从目录中读取图像 DIR Images data dir pathlib Path os getcwd Images train ds tf keras utils
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类型错误:目标数据丢失。您的模型具有“loss”:binary_crossentropy,因此期望目标数据在“fit()”中传递
我正在尝试运行一个模型并使用分层 K 折验证来验证它 我已将训练和测试图像一起存储在一个新文件夹中 并将训练和测试的基本事实存储在 CSV 中以用于获取标签 我正在使用 binary crossentropy 作为损失函数 因为我正在研究二
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