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把机器学习模型性能发挥到极致，K重交叉验证和网格搜索，你必须了解！

人工智能

小技巧：CSV数据文件加载

在Keras中，您可以使用pandas库轻松加载CSV数据文件。以下是如何加载名为“data.csv”的数据文件的示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

Dense初始化警告

在使用Dense层时，您可能会看到以下警告：

WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/initializers.py:119: calling RandomUniform.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype argument is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor

此警告是可以忽略的。它只是表明Keras正在使用新的方式来初始化Dense层。

验证与调参：

模型验证（Validation）

模型验证是评估模型性能的重要一步。它可以帮助您确定模型是否能够在看不见的数据上很好地泛化。在Keras中，您可以使用model.evaluate()方法来验证模型。以下是如何验证模型的示例：

model.evaluate(X_test, y_test)

这将打印模型在测试数据上的损失和准确率。

K重交叉验证（K-fold Cross-Validation）

K重交叉验证是一种更可靠的模型验证方法。它将数据集划分为K个子集，然后使用每个子集作为测试集，其余子集作为训练集。这可以帮助您更好地估计模型的泛化性能。在Keras中，您可以使用model_selection.KFold()方法来执行K重交叉验证。以下是如何使用K重交叉验证验证模型的示例：

from sklearn.model_selection import KFold

kf = KFold(n_splits=5)
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model.fit(X_train, y_train)
    model.evaluate(X_test, y_test)

这将打印模型在K个子集上的平均损失和准确率。

网格搜索验证（Grid Search Cr…