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(...
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...
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 [===] ...
(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,...) 返回模型指定的loss和metrics。 (4)模型预测:model.predict(x_test,verbose,...) 例题2:基于...
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。
arma,in_sample_pred,out_sample_pred = ARMA_model(train_data,order) arima,in_sample_pred,out_sample_pred = ARIMA_model(train_data,order) ### 模型评价(样本内外均可,此处只用于样本内) evaluate_model(arma,train_data,in_sample_pred) # 样本内预测 evaluate...
使用Keras 回调函数自定义训练 使用TensorBoard 监控训练和评估指标 从头开始编写训练和评估循环 您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层...
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=30, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val)) results = model.evaluate(X_test, y_test) ...
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...