主要介绍了sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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.mod