keras怎么做交叉验证、

在Keras中，可以使用Scikit-Learn的交叉验证工具来进行交叉验证。具体步骤如下：

1. 导入相关库

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 加载数据集并进行预处理

# 加载数据集
X, y = ...

# 进行预处理
...

3. 创建Keras模型

def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

4. 定义交叉验证器

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

5. 进行交叉验证

scores = []
for train, test in kfold.split(X, y):
    model = create_model()
    model.fit(X[train], y[train], epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
    score = model.evaluate(X[test], y[test], verbose=0)
    scores.append(score[1])
print("Accuracy: %.2f%% (+/- %.2f%%)" % (np.mean(scores)*100, np.std(scores)*100))

在上面的代码中，我们使用了5折交叉验证，并在每个fold上训练模型。最后，我们打印出平均准确率和准确率的标准差。