valid_ratio 一般取什么值
时间: 2024-01-17 21:03:20 浏览: 39
valid_ratio是指从训练数据集中分离出用于验证模型的数据比例。一般情况下,valid_ratio的取值范围在0到1之间,常用的取值为0.1或0.2。如果数据集比较小,可以适当增大valid_ratio来提高验证数据的数量,有助于更准确地评估模型的性能。另外,valid_ratio的取值还可以依据具体问题和数据集的大小来进行调整。需要注意的是,验证数据集应该在训练数据集和测试数据集之外,用于在训练过程中评估模型的性能并进行调整,而不应该用于训练模型。
相关问题
drug_graph_label = drug_graph.to_dense() drug_random_mask = torch.rand_like(drug_graph_label) train_mask = drug_random_mask < train_ratio valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio) test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)解释一下
这段代码是为了将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集,并且使用随机掩码来进行划分。
首先,将药物分子图数据集转换为稠密矩阵形式,即 `drug_graph.to_dense()`。
接下来,使用与 `drug_graph_label` 相同形状的随机张量 `drug_random_mask`,其中随机值在 0 到 1 之间。这个随机掩码将被用于划分数据集。
然后,使用 `train_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为训练集,即 `train_mask = drug_random_mask < train_ratio`,其中小于 `train_ratio` 的随机值将被视为训练集。这个值通常是一个介于 0 到 1 之间的小数,例如 0.8 表示将 80% 的数据用于训练。
接下来,使用 `valid_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为验证集,即 `valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio)`,其中小于 `train_ratio + valid_ratio` 且大于等于 `train_ratio` 的随机值将被视为验证集。这个值通常也是一个介于 0 到 1 之间的小数,例如 0.1 表示将 10% 的数据用于验证。
最后,将剩余的数据作为测试集,即 `test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)`。
这样就可以将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集了。
使用python进行深度学习 import os import d2l, 假设有个数据集zip包,里面有训练数据包文件夹和验证数据集文件夹并且它们都是两层的文件夹,如何通过改编以下代码来提取数据集def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio): labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv')) valid_ratio = os.path.join(data_dir, train, train) d2l.reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio) d2l.reorg_test(data_dir),展示你改编后的代码
def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio):
labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv'))
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
train_files = os.listdir(train_dir)
train_files = [os.path.join(train_dir, f) for f in train_files]
d2l.reorg_train_valid(train_files, labels, valid_ratio)
valid_dir = os.path.join(data_dir, 'valid')
valid_files = os.listdir(valid_dir)
valid_files = [os.path.join(valid_dir, f) for f in valid_files]
d2l.reorg_test(valid_files)
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