Данные проверки играют решающую роль в эффективном обучении и оценке моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим различные методы использования разделенных данных проверки в качестве данных проверки в обратных вызовах. Мы предоставим примеры кода для демонстрации каждого метода, что позволит вам реализовать их в своих проектах. Используя правильные данные проверки, вы можете улучшить производительность своей модели и принимать обоснованные решения в процессе обучения.

Методы:

1. Использование параметра validation_split.
   Один простой способ использовать данные разделения проверки в качестве данных проверки в обратных вызовах — указать параметр validation_splitпри настройке модель. Этот параметр позволяет указать долю данных, которая будет использоваться для проверки во время обучения. Вот пример:

model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.2, callbacks=[your_callbacks])

2. Разделение данных вручную.
   Если вы предпочитаете больше контроля над процессом разделения данных, вы можете вручную разделить данные на наборы обучения и проверки с помощью NumPy или scikit-learn. Вот пример использования scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[your_callbacks])

3. Пользовательские генераторы данных.
   Если вы работаете с большими наборами данных, которые не помещаются в память, вы можете использовать собственные генераторы данных для динамического создания пакетов данных во время обучения. Вы можете создать отдельные экземпляры генератора для данных обучения и проверки, гарантируя, что генератор проверки будет использоваться на этапах проверки обратных вызовов. Вот упрощенный пример:

train_generator = DataGenerator(X_train, y_train, batch_size=batch_size)
val_generator = DataGenerator(X_val, y_val, batch_size=batch_size)
model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, callbacks=[your_callbacks])

4. К-кратная перекрестная проверка:
   К-кратная перекрестная проверка — надежный метод оценки модели. Вы можете использовать его для выполнения нескольких разделений обучения и проверки и усреднения результатов. Включив этот метод в обратные вызовы, вы можете оценить производительность модели в различных наборах проверки. Вот пример использования scikit-learn:

from sklearn.model_selection import KFold
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, val_index in kfold.split(X):
    X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]
    model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[your_callbacks])

В этой статье мы рассмотрели несколько методов использования разделенных данных проверки в качестве данных проверки в обратных вызовах. Предпочитаете ли вы простой подход с использованием параметра validation_splitили более сложные методы, такие как перекрестная проверка в k-кратном размере, теперь у вас есть целый ряд вариантов на выбор. Включив эти методы в рабочий процесс машинного обучения, вы сможете эффективно отслеживать и улучшать производительность вашей модели.