我的目标是使用神经网络进行二元分类。 问题是数据集不平衡，我有 90% 的 1 类和 10% 的 0 类。 为了解决这个问题，我想使用分层交叉验证。
问题是我正在使用 Pytorch，我找不到任何示例，文档也没有提供它，而且我是学生，对神经网络还很陌生。
有人可以帮忙吗？ 谢谢!
最佳答案
我发现的最简单的方法是在将数据传递到 Pytorch Dataset 和 DataLoader 之前进行分层拆分。这可以让您避免将所有代码移植到 skorch，这可能会破坏与某些集群计算框架的兼容性。
关于pytorch - 使用 Pytorch 进行分层交叉验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53355326/