回答編集履歴
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追記に説明追加
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@@ -15,5 +15,5 @@
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**【追記】**
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model.fitに渡す訓練データはx_train[train], 正解ラベルはy_train[t
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model.fitに渡す訓練データはx_train[train], 正解ラベルはy_train[train]としないとkfold.split(x_train, y_train)の意味なく全ての訓練データとラベルで学習してしまっていますね。model.fitのvalidation_dataの指定はしないで、model.evaluateでx_train[test], y_train[test]を使えば良いかと思います。
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追記
test
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@@ -13,3 +13,7 @@
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> 解決次第、trainデータ、validationデータ、testデータの3つに分けて学習・評価を行おうと思っています。
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は不要で最も良い結果が出たモデルに対してテストデータを用いた評価を行い最終判断すれば良いかと思います。
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**【追記】**
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model.fitに渡す訓練データはx_train[train], 正解ラベルはy_train[test]としないとkfold.split(x_train, y_train)の意味なく全ての訓練データとラベルで学習してしまっていますね。
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説明を修正
test
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@@ -1,5 +1,5 @@
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> これは何を層化ｋ分割交差検証しているのでしょうか。
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"y_trainのクラスラベル"で"x_trainを"です。
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"y_trainのクラスラベル"で"x_trainを層化"です。
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> 公式サイトを見ましたがよく理解できませんでした。
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根気良くドキュメントを読むしかないと思います。
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@@ -8,8 +8,8 @@
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> 次の①、②、③のうちどれが正しいのか、あるいはどれも正しくないのか教えてただきたいです。
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どれも違います。まず 16,758 を 2 で割ると 8379 で 8329 ではありません。
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今回で言えば分割した片方を訓練データ、もう片方を検証データとして使用します。
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今回で言えば分割した片方を訓練データ、もう片方を検証データとして使用します。（正確には関数の戻り値はindexです）
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ですので
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> 解決次第、trainデータ、validationデータ、testデータの3つに分けて学習・評価を行おうと思っています。
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は不要で
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は不要で最も良い結果が出たモデルに対してテストデータを用いた評価を行い最終判断すれば良いかと思います。
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文言を修正
test
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@@ -11,5 +11,5 @@
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今回で言えば分割した片方を訓練データ、もう片方を検証データとして使用します。
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ですので
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> 解決次第、trainデータ、validationデータ、testデータの3つに分けて学習・評価を行おうと思っています。
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は不要で交差検証で良い結果が出たモデルにてテストデータを用いた評価を行い最終判断すれば良いです。
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は不要で交差検証で最も良い結果が出たモデルに対してテストデータを用いた評価を行い最終判断すれば良いです。
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