Keras训练神经网络进行分类并进行交叉验证（Cross Validation）

Posted 2021-05-18 Data+Science+Insight

Keras训练神经网络进行分类并进行交叉验证（Cross Validation）

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。　

# 加载需要的包和函数

# Load libraries
import numpy as np
from keras import models
from keras import layers
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification

# Set random seed
np.random.seed(0)

#使用make_classification方法生成示例数据：

# Number of features
number_of_features = 100

# Gener