【小白学习keras教程】十、三种Model Selection方法：k-fold cross-validation，GridSearchCV和RandomizedSearchCV

@Author：Runsen

Model Selection是划分训练集和测试集的手段，下面总结了三种Model Selection方法。

k-fold cross-validation using scikit-learn wrapper
grid search using scikit-learn wrapper
random search using scikit-learn wrapper

k-fold cross-validation

模型验证和选择最常用的方法之一
将训练数据集划分为k子集，并选择其中一个子集作为验证集，其他子集作为训练集
然后，使用训练集训练模型，并使用验证集进行验证
“k”轮分区和培训/验证的平均验证结果
比较结果

网格搜索和随机搜索

网格搜索和随机搜索是超参数调整的两种方法
网格搜索尝试指定的超参数值的所有可能组合

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k-fold cross-validation

网格搜索和随机搜索

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