Альтернативное решение, аналогичное Keras kfold, для мульти-входов и мульти-выходов. - PullRequest
Новая
       3

Альтернативное решение, аналогичное Keras kfold, для мульти-входов и мульти-выходов.

0 голосов
/ 01 апреля 2020

У меня проблема обтекания профиля, связанная с 3 входами (AOA, x, y) и 3 выходами (u, v, p). Это работает хорошо, когда я использую train_test_split.

Затем я хотел попробовать использовать Keras kFold для проверки моей общей точности прогноза: 

...
input_var = np.vstack((AOA, x, y)).T
output_var = np.vstack((u,v,p)).T

# define 10-fold cross validation test harness
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed_value)
cvscores = []
for train, test in kfold.split(input_var, output_var):

    # create model
...

Однако я получил ошибку: 

ValueError: Supported target types are: ('binary', 'multiclass'). Got 'continuous-multioutput' instead.

Так есть какая-то ошибка? Или выход с несколькими входами вообще не поддерживается.

Я думаю об альтернативном решении зацикливания вручную и использовании train_test_split каждый раз с другим случайным состоянием, чтобы каждый раз выбирать разные тестовые данные. Тогда компьютер общее среднее MSE.

Это логично? Достигну ли я того же эффекта, что и kFold?

Спасибо

...