如何在 R 中重复训练和测试 10 次

Question

我正在使用 Keras，我想制作 10 个不同的训练和测试样本，以对这些样本重复拟合函数。

for (i in 1:10) {
## 75% of the sample size
smp_size <- floor(0.8 * nrow(cifarSmall$x))

## set the seed to make your partition reproducible
set.seed(123)
train_ind <- sample(seq_len(nrow(cifarSmall$x)), size = smp_size)


train_x <- cifarSmall$x[train_ind,,,]

train_y <- cifarSmall$y[train_ind]

test_x <- cifarSmall$x[-train_ind,,,]
test_y <- cifarSmall$y[-train_ind]

conjuntos_train_x[i] <- c(train_x)

}  

Answer 1

也许做 10 次交叉验证：

n <- 5
repeat <- 2
for(j in 1:repeat){
  indexes <- split(sample(1:nrow(iris)),1:n)
  for (i in 1:n) {     
  test_x <- iris[indexes[[i]],]      
  train_x <- iris[-indexes[[i]],]

  ## train, evaluate keras model
  ## do some hyper tuning
  }
}

交叉验证的好处是您假设训练集和测试集之间是独立的，同时保留大部分数据用于训练。现在测试错误和指标是独立的，所以你可以比较和调整你的模型，假设 i.i.d.在输入数据中。