Machine learning Keras和x27中验证数据和验证分割之间的关系是什么；拟合函数？

validation\u split

说：“嘿，给我所有的输入数据，我会负责测试和验证之间的分割。”

validation\u data

说“请明确地给我验证数据”

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除了我的理解之外，还有什么隐藏的把戏或我遗漏的东西吗？

没有，一切都是正确的。这种分离背后的一个潜在原因是，有时人们有单独的培训和验证数据（在许多学术数据集中），有时你有所有的数据，可以按自己的意愿进行拆分。

如果使用验证数据选项，你需要分别准备验证数据和培训数据，这需要更多的精力。之后，validation_split选项允许您仅输入整组数据并将其拆分。不知何故，最好是节省时间。

你的理解是正确的。要添加更多详细信息，请执行以下操作： validation\u splitkeras功能使用户可以轻松地将培训数据集拆分为培训和验证（节省您的自定义工作）

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例如-设置验证\u split=0.2，告诉keras在洗牌进行验证之前使用最后20%的数据

在处理不平衡的数据集时，我只想添加一些重要的内容。使用验证\u split不会保留每个类的百分比。通常，您会自己验证数据，因此保留这些百分比。

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此外，我建议您这样做。

您是否属于该网站？您好，刚刚看到您的评论，不，我不是。我刚刚在很多项目中使用过这个。

model.fit(inputX, inputY, validation_split=0.20, epochs=10, batch_size=10)

model.fit(inputX, inputY, validation_data=(testX,testY), epochs=10, batch_size=10)