将model.fit（）与validation_split配合使用

Question

我正在使用验证拆分来训练和拟合keras模型：

self.model = Sequential()
self.model.add(LSTM(hidden_units, input_shape=(1, n_features), dropout=drp))       
self.model.add(Dense(n_classes, activation='sigmoid'))
self.model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
self.model.build(X_train.shape)

self.history = self.model.fit(X, y.values, epochs=epochs, batch_size=32, validation_split=0.33, shuffle=True,  callbacks=cb_list)

拟合后，我要访问使用的测试集。 我该怎么办？

Answer 1

根据documentation中的常见问题解答，validation_split属性使最后的样本百分比成为您的验证数据。

在您的情况下，您将validation_split的值设置为0.33。这意味着X中的最后33％的样本将用作验证数据。

因此，您可以直接切掉X的最后33％并使用它。