如何在ktrain中使用交叉验证评估Transformer文本分类模型

ktrain提供了原生适配scikit-learn API的Transformer分类器封装，无需手动封装训练验证流程，即可直接对接cross_val_score做交叉验证评估，和其他sklearn模型的评估逻辑完全一致，保证对比公平。

完整调整代码 #

categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian','comp.graphics', 'sci.med']
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
train_b = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True)
(x_train, y_train) = (train_b.data, train_b.target)

# 导入交叉验证工具与ktrain兼容API
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from ktrain import text

# 初始化Transformer分类器，参数与原示例完全对齐保证效果一致
MODEL_NAME = 'distilbert-base-uncased'
clf = text.TransformerClassifier(
    MODEL_NAME,
    maxlen=500,
    class_names=train_b.target_names,
    lr=5e-5,
    epochs=4,
    batch_size=6
)

# 调用sklearn交叉验证方法，用法与其他模型完全相同
scores = cross_val_score(clf, x_train, y_train, cv=3, scoring="accuracy")

# 输出评估结果
print(f"各折准确率：{scores.round(4)}")
print(f"平均准确率：{scores.mean():.4f}，准确率标准差：{scores.std():.4f}")

注意事项 #

• Transformer模型算力消耗远高于传统sklearn模型，交叉验证会重复训练cv次模型，可根据硬件配置适当调整batch_size参数提升运行效率
• 如需保证结果可复现，可在初始化TransformerClassifier时传入random_state参数固定随机种子
• 交叉验证完成后如需训练最终上线模型，直接调用clf.fit(x_train, y_train)即可，后续预测、评估操作与普通sklearn模型完全一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ℕʘʘḆḽḘ