sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解
在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：
使用自动切分的验证集
使用手动切分的验证集
一．自动切分
在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．
具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．
# MLP with automatic validation set
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Den
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