将model.fit()与validation_split配合使用

我正在使用验证拆分来训练和拟合keras模型:

self.model = Sequential()
self.model.add(LSTM(hidden_units,input_shape=(1,n_features),dropout=drp))       
self.model.add(Dense(n_classes,activation='sigmoid'))
self.model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
self.model.build(X_train.shape)

self.history = self.model.fit(X,y.values,epochs=epochs,batch_size=32,validation_split=0.33,shuffle=True,callbacks=cb_list)

拟合后,我要访问使用的测试集。 我该怎么办?

trydiy 回答:将model.fit()与validation_split配合使用

根据documentation中的常见问题解答,validation_split属性使最后的样本百分比成为您的验证数据。

在您的情况下,您将validation_split的值设置为0.33。这意味着X中的最后33%的样本将用作验证数据。

因此,您可以直接切掉X的最后33%并使用它。

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