Расслоенная перекрестная проверка с помощью Pytorch

Question

Моя цель - сделать бинарную классификацию, используя нейронную сеть. Проблема в том, что набор данных несбалансирован, у меня 90% класса 1 и 10 класса 0. Чтобы справиться с этим, я хочу использовать Стратифицированную перекрестную проверку.

Проблема в том, что я работаю с Pytorch, я не могу найти ни одного примера, и документация не дает его, и я студент, совершенно новый для нейронных сетей.

Кто-нибудь может помочь? Спасибо!

Answer 1

Взгляните на скорч .Это библиотека нейронной сети, совместимая с scikit-learn, которая обертывает PyTorch.Он имеет функцию CVSplit для перекрестной проверки или вы можете использовать sklearn.Из документов:

net = NeuralNetClassifier(
   module=MyModule,
   train_split=None,
)
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
y_pred = cross_val_predict(net, X, y, cv=5)