faculty xval:使用Faculty平台对Keras和scikit learn模型进行交叉验证 源码
教职员工 在Faculty平台上对机器学习模型进行交叉验证。 目前,该软件包主要提供了一种通过Faculty工作并行交叉验证模型的方法。 要使用该功能,请使用该类: faculty_xval . validation . JobsCrossValidator 其他信息在提供的示例笔记本中找到。 请查看下面Try out the examples部分。 该软件包支持keras和sklearn模型。 尽管可以编写与faculty-xval兼容的自定义模型,但不能保证软件包可以正确处理这些情况,特别是由于权重随机化的问题。 以下提供了两组安装说明: 如果您只想使用faculty-xval
文件列表
faculty-xval-master.zip
(预估有个15文件)
faculty-xval-master
img
logo.png
11KB
faculty_xval
bin
__init__.py
67B
jobs_cross_validation_executor.py
6KB
utilities.py
4KB
__init__.py
67B
validation.py
13KB
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