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python - 使用 model.fit() 和 validation_split 后获取训练/测试数据

问题描述

我正在使用验证拆分训练和拟合 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，我想访问使用的测试集。我怎样才能做到这一点？

标签： pythonmachine-learningkerasscikit-learndata-science

解决方案

根据文档中的常见问题解答，该validation_split属性使最后 % 的样本成为您的验证数据。

在您的情况下，您将值设置validation_split为 0.33。这意味着 X 中最后 33% 的样本被用作验证数据。

所以，你可以直接切掉最后的 33%X并使用它。

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