1樓：FUNNY AI
通過查詢資料發現PyTorch在對資料集的處理上，並沒有設定方便進行交叉驗證的API。在程式設計實踐中可以這麼完成k折交叉驗證：
通過切片的方式，將訓練集和驗證集分成了k份，訓練集擁有k-1份資料。
class
MyDataset
(data
.Dataset
):'''
資料集類繼承PyTorch的Dataset類，進行處理。
資料集以csv讀取為例。
'''def
__init__
(self
,root
,state
='Train',k
=0):'''初始化物件。
Args:
root: 存放資料的目錄。
state: 控制要讀取訓練集、驗證集、測試集。
k: 用於控制k折交叉驗證。
39;''
self
.root
=root
self
.state
=state
ifself
.state
=='Train'
:path
=root
+'train.csv'
self
.train_data=pd
.read_csv
(path
)self
.data=pd
.concat([
self
.train_data
[:int((k
%10)*
len(
self
.train_data)/
10)],
self
.train_data
[int((k
%10+1
)*len(
self
.train_data)/
10):]])
self
.data
=self
.data
.reset_index
(drop
=True)if
self
.state
=='Valid'
:path
=root
+'train.csv'
self
.train_data=pd
.read_csv
(path
)self
.data
=self
.train_data
[int((k
%10)*
len(
self
.train_data)/
10):
int((k%
10+1)
*len
(self
.train_data)/
10)]
self
.data
=self
.data
.reset_index
(drop
=True)if
self
.state
=='test'
:path
=root
+'test.csv'
self
.data=pd
.read_csv
(path)
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