帮我写一个交叉验证代码使用pytorch
时间: 2024-05-01 21:19:07 浏览: 17
好的,下面是一个简单的交叉验证代码,使用PyTorch框架:
```python
import torch
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
# 定义模型
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
# 定义网络结构
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
# 定义交叉验证函数
def cross_validation(X, y, n_splits=5, shuffle=True):
kf = KFold(n_splits=n_splits, shuffle=shuffle)
acc_list = []
for train_index, val_index in kf.split(X):
# 划分训练集和验证集
X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]
# 定义模型,损失函数和优化器
model = Model()
criterion = torch.nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(X_train)
loss = criterion(y_pred, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
# 在验证集上计算准确率
with torch.no_grad():
y_pred_val = model(X_val)
y_pred_val = (y_pred_val > 0.5).float()
acc = (y_pred_val == y_val).float().mean()
acc_list.append(acc.item())
return np.mean(acc_list)
# 示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=(100, 1)).astype(float)
# 进行交叉验证
acc = cross_validation(X, y)
print('交叉验证得到的平均准确率:', acc)
```
以上代码中,我们定义了一个简单的神经网络模型,用于二分类问题。`cross_validation`函数实现了K折交叉验证,其中`X`为输入特征,`y`为标签,`n_splits`为划分的折数,`shuffle`表示是否随机打乱数据。在每一折中,我们都重新定义一个模型,并在训练集上训练,然后在验证集上计算准确率。最终将所有折的准确率取平均作为交叉验证的结果。
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