Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Huấn luyện với cross-validation

Đến lúc huấn luyện mô hình với bộ tham số tốt nhất đã tìm được: 0.001 cho learning rate, 50 epochs, batch_size 128 và kích hoạt relu.

Hàm create_model() từ bài trước đã sẵn sàng để bạn dùng. X và y đã được nạp làm đặc trưng và nhãn.

Hãy dùng các giá trị tốt nhất này khi tạo đối tượng KerasClassifier để chúng được sử dụng khi thực hiện cross_validation.

Khép lại chương này bằng cách huấn luyện một mô hình đã tinh chỉnh tuyệt vời trên breast cancer dataset!

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Deep Learning với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import KerasClassifier từ các wrappers scikit_learn của tensorflow.keras.
  • Tạo một đối tượng KerasClassifier với các tham số tốt nhất đã tìm được.
  • Truyền model, đặc trưng và nhãn của bạn vào cross_val_score để thực hiện cross-validation với 3 folds.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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())
Chỉnh sửa và Chạy Mã