以accuracy指标为例,我们可以这样进行加载。 importevaluateaccuracy_metric=evaluate.load("accuracy") 计算时,只需要调用compute函数即可,代码如下,其中,references为真实标签,predictions为预测的标签。 accuracy_metric.compute(references=[0,1,2,0,1,2],predictions=[0,1,1,2,1,0]) 同样的,我们也可以使用list...
接下来,我们需要加载Evaluate组件中提供的评估函数。例如,我们可以加载准确率(Accuracy)评估函数: import evaluate accuracy = evaluate.load('accuracy') 步骤三:准备评估数据 然后,我们需要准备用于评估的数据集。这通常包括模型的预测结果和真实标签。假设我们已经有了这些数据,可以将其加载到内存中。 步骤四:执行评估...
所有evaluate方法都是用load importevaluateaccuracy=evaluate.load("accuracy")# 亦可指定type: metric、comparison、measurementword_length=evaluate.load("word_length",module_type="measurement") load其他人的方法 element_count=evaluate.load("lvwerra/element_count",module_type="measurement") 查看可用的模块方法...
evaluate中的每个指标都是一个单独的Python模块,通过 evaluate.load()(点击查看文档) 函数快速加载,其中load函数的常用参数如下: path:必选,str类型。可以是指标名(如 accuracy 或社区的铁汁们贡献 的muyaostudio/myeval),如果源码安装还可以是路径名(如./metrics/rouge 或./metrics/rogue/rouge.py)。我用的后者...
accuracy = evaluate.load("accuracy") 1. 三、查看函数说明 print(accuracy.description) ''' Accuracy is the proportion of correct predictions among the total number of cases processed. It can be computed with: Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) ...
from evaluate import load # 加载评估指标 accuracy = load("accuracy") # 模拟模型预测和真实标签 predictions = [0, 1, 0, 1] labels = [0, 1, 1, 0] # 计算准确率 results = accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
其次在训练好模型后,我通过 load_model 加载最优模型,记为 bestModel(因为在训练过程中调用 callbacks.ModelCheckpoint 中的 save_best_only=True、monitor=‘val_accuracy’,所以加载的就是训练过程中验证集acc最优的模型)。 问题出在测试阶段。我用训练过程中用于验证模型的数据 eval_data 来测试模型,也即 result...
implementations of dozens of popular metrics: the existing metrics cover a variety of tasks spanning from NLP to Computer Vision, and include dataset-specific metrics for datasets. With a simple command likeaccuracy = load("accuracy"), get any of these metrics ready to use for evaluating a ML...
Test loads measure the accuracy of the charging pile's power output. They can detect any deviations in the voltage and current supplied to the simulated EV battery. If the charging pile is supposed to deliver a specific voltage and current for optimal charging, the test load can verify whether...
对模型进行训练后，测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率，准确率往往是评估网络的一个重要指标。而用同一数据集训练神经网络，每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低，最高仅67%，那如何才能提高训练后的准确率呢？