让我们定义一个函数evaluate_model(),它将训练好的模型、输入特征和目标变量作为输入,并返回准确率、精确率、召回率和 F1 分数: from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score def evaluate_model(model, X, y): y_pred = model.predict(X) accuracy = accuracy_score...
validation_score = model.evaluate(validation_data) # 验证集上评估模型 # 调节模型、重新训练、评估,然后再次调节,最后在测试集上评估 model = get_model() # 将训练集和验证合并起来进行重新训练 model.train(np.concatenate([train_data,validation_data])) # 测试集上进行评估 test_score = model.evaluate(...
model.fit(part_x_train, # input part_y_train, # output epochs=9, # 训练个9轮次 verbose=0, # 是否显示训练细节 batch_size=512, # 每次迭代使用512个样本的小批量 validation_data=[x_val,y_val] # 验证集的数据 ) # 模型评估 model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels) 71/71 [===] ...
text_body_data, tags_data], [priority_data, department_data], epochs=1) model.evaluate([title_data, text_body_data, tags_data], [priority_data, department_data]) priority_preds, department_preds = model.predict(
defevaluate_model(model,X_test,y_test):loss,accuracy=model.evaluate(X_test,y_test)print(f"Loss:{loss}, Accuracy:{accuracy}") 1. 2. 3. model.evaluate: 评估模型性能,返回损失和准确性。 7. 结果展示 我们可以使用matplotlib可视化模型的预测结果与实际标签之间的差异。
2.Keras模型常用函数 Keras提供了神经网络模型编译、训练及性能评估的各类函数,使用方法如下。 (1)模型编译:model.compile(loss,optimizer,metrics,…) (2)模型训练: model.fit(x,y,batch_size,epochs,verbose,validation_split,validation_data,…) (3)模型评估:model.evaluate(x_test,y_test,verbose,...) 返...
model = get_model() model.train(np.concatenate([training_data, validation_data])) test_score = model.evaluate(test_data) 缺点:如果可用的数据很少,那么可能验证集和测试集包含的样本就太少,从而无法在统计学上代表数据 2. K 折验证 K 折验证(K-fold validation)将数据划分为大小相同的 K 个分区。
# test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) # print('\nTest accuracy:', test_acc) 在上述代码中,我们首先使用Sequential类定义了一个序贯模型,然后添加了两个Dense层作为神经网络的层。第一个Dense层是输入层到隐藏层的连接,有64个神经元,使用ReLU激活函数。第二个Dense层是隐...
用到的函数是 model.evaluate,输入测试集的x和y, 输出 cost,weights 和biases。其中 weights 和biases 是取在模型的第一层 model.layers[0] 学习到的参数。从学习到的结果你可以看到, weights 比较接近0.5,bias 接近 2。1 # test 2 print('\nTesting ---') 3 cost = model.evaluate(X_test, Y_test...