BaşlayınÜcretsiz başlayın

Çapraz doğrulama ile eğitim

Modelini bulunan en iyi parametrelerle eğitme zamanı: öğrenme oranı için 0.001, 50 epoch, 128 batch_size ve relu aktivasyonları.

Önceki egzersizden create_model() fonksiyonu kullanıma hazır. Özellikler ve etiketler olarak X ve y yüklendi.

KerasClassifier nesneni oluştururken modelin için bulunan en iyi değerleri kullan ki cross_validation sırasında bunlar geçerli olsun.

Bu bölümü, breast cancer dataset üzerinde harika şekilde ayarlanmış bir modeli eğiterek bitir!

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Deep Learning'e Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • KerasClassifier'ı tensorflow.keras scikit_learn sarmalayıcılarından içe aktar.
  • Bulunan en iyi parametreleri vererek bir KerasClassifier nesnesi oluştur.
  • 3 katlı çapraz doğrulama yapmak için cross_val_score'a modelini, özellikleri ve etiketleri aktar.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import KerasClassifier from tensorflow.keras wrappers
from tensorflow.keras.wrappers.____ import ____

# Create a KerasClassifier
model = ____(build_fn = create_model(learning_rate = ____, activation = ____), epochs = ____, 
             batch_size = ____, verbose = 0)

# Calculate the accuracy score for each fold
kfolds = cross_val_score(____, ____, ____, cv = ____)

# Print the mean accuracy
print('The mean accuracy was:', kfolds.mean())

# Print the accuracy standard deviation
print('With a standard deviation of:', kfolds.std())
Kodu Düzenle ve Çalıştır