回归问题中的K折验证

　　回归问题中，为了调节网络参数（如训练轮数）的同时对网络进行评估，一般将数据集分为训练集和验证集。但有时由于数据集比较小，验证集会非常小。因此会导致验证结果会有很大波动，无法对模型进行可靠的评估，此时，最佳的做法就是使用K折交叉验证。

　　K折交叉验证的思路就是将数据集划分为K个分区，通常K=4或K=5，创建K个相同的模型，将每个模型在K-1个分区上训练，并在剩下的一个分区进行验证评估，最后模型的验证分数等于K个验证分数的平均值。代码实现如下：

　　

import numpy as np
#输入K值（默认5折）
#训练轮数
#训练数据
#训练目标数据（标签）
def k_fold(k=5, val_samples_num， num_epchos=100，train_data, train_target):
　　#训练集均分为K份
　　val_samples_num = len(train_data) // k
　　all_scores = []
　　for i in range(k):
    　　print('now is %d fold' % i)
    　　val_data = train_data[i*val_samples_num:(i+1)*val_samples_num]
    　　val_targets = train_target[i*val_samples_num:(i+1)*val_samples_num]
    　　partial_train_data = np.concatenate([train_data[:i*val_samples_num], 
                                            train_data[(i+1)*val_samples_num :]], 
                                            axis=0)
    　　partial_train_targets = np.concatenate([train_target[:i*val_samples_num], 
                                            train_target[(i+1)*val_samples_num :]],
                                             axis=0)
    　　model = build_model()
    　　model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, epochs=num_epchos, batch_size=1, verbose=0)
    　　val_mse, val_mae = model.evaluate(val_data, val_targets, verbose=0)
    　　all_scores.append(val_mae)
　　mae_mean = np.mean(all_scores)
　　print(mae_mean)

可以通过画出每轮mae的走势图来观察训练情况，判断是否有过拟合，同时找到一个相对好的轮数值。