def train_test(X, y, X1, y1, X2, y2, dataset_name, emotion_class, groupsLabel, groupsLabel1, spot_multiple, final_subjects, final_emotions, final_samples, final_dataset_spotting, k, k_p, expression_type, epochs_spot=10, epochs_recog=100, spot_lr=0.0005, recog_lr=0.0005, batch_size=32, ratio=5, p=0.55, spot_attempt=1, recog_attempt=1, train=False): start = time.time() loso = LeaveOneGroupOut() subject_count = 0 total_gt_spot = 0 metric_final = MeanAveragePrecision2d(num_classes=1) adam_spot = keras.optimizers.Adam(lr=spot_lr) adam_recog = keras.optimizers.Adam(lr=recog_lr) model_spot = MEAN_Spot(adam_spot) weight_reset_spot = model_spot.get_weights() #Initial weights
时间: 2024-04-26 21:22:11 浏览: 29
这段代码是一个用 Keras 训练模型的函数。其中,它的参数包括输入数据 X 和标签 y,测试数据 X1 和标签 y1,验证数据 X2 和标签 y2,以及其他一些训练参数,例如学习率、批量大小、训练轮数等等。
模型的训练主要分为两个阶段:首先是 MEAN_Spot 模型的训练,然后是训练识别模型。在训练过程中,使用了 LeaveOneGroupOut 交叉验证方法,以避免过拟合。
此外,该函数还定义了一个 MeanAveragePrecision2d 类型的指标 metric_final,用于评估模型性能。最后,函数返回了模型的训练时间、总共正确识别的样本数以及 MEAN_Spot 模型的初始权重 weight_reset_spot。
相关问题
dataset数据集分为x_train,y_train,x_test,y_testatlab
在 Matlab 中,可以使用 `matfile` 函数来读取和处理数据集。一般来说,将数据集分为训练数据和测试数据的过程可以如下进行:
1. 读取整个数据集文件,可以使用 `matfile` 函数读取数据集的 `.mat` 文件,例如:
```matlab
data = matfile('dataset.mat');
```
2. 随机打乱数据集,可以使用 `randperm` 函数生成随机索引,将数据集打乱,例如:
```matlab
idx = randperm(size(data.images, 4));
shuffled_images = data.images(:, :, :, idx);
shuffled_labels = data.labels(idx);
```
3. 将数据集分为训练数据和测试数据,可以使用 `floor` 函数计算分割点的索引,例如:
```matlab
n = size(shuffled_images, 4);
split = floor(n * 0.7);
x_train = shuffled_images(:, :, :, 1:split);
y_train = shuffled_labels(1:split);
x_test = shuffled_images(:, :, :, split+1:end);
y_test = shuffled_labels(split+1:end);
```
其中 `0.7` 是训练数据所占的比例,可以根据实际情况进行调整。分割后的 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test` 可以用来训练和测试模型。注意,在这个例子中,数据集是由四维数组构成的,因此需要在索引的时候指定维度。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码
这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。具体解释如下:
- `x_train`和`x_test`是特征数据的训练集和测试集。
- `y_train`和`y_test`是目标变量(或标签)的训练集和测试集。
- `train_test_split`是一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `dataframe`是包含特征数据和目标变量的数据框(或矩阵)。
- `dataset.target`是目标变量的数组。
- `train_size`是指定训练集所占比例的参数,例如0.8表示训练集占80%。
- `test_size`是指定测试集所占比例的参数,例如0.2表示测试集占20%。
该代码的作用是将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,并将特征数据和目标变量分别存储在不同的变量中。
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