可以使用sklearn.metrics.f1_score()函数来计算模型的精度。 三、举例 使用以下代码来评估 PyTorch 模型: # 禁用自动求导withtorch.no_grad():# 将模型设置为评估模式model.eval()# 使用模型对数据进行预测outputs=model(inputs)# 计算损失loss=criterion(outputs,labels)# 计算准确率accuracy=torch.nn.functional....
这里我们就仅仅使用sklearn自带的评价指标函数来计算评价指标:accuracy_score:计算准确率, precision_score:计算精确率, recall_score:计算召回率, f1_score:计算f1, classification_report:分类报告, confusion_matrix:混淆矩阵。具体是怎么使用的,我们可以直接看代码。 代码语言:javascript 复制 print("开始训练主循环"...
sklearn_f1 = f1_score(train_trues, train_preds, average='micro')print("[sklearn_metrics] Epoch:{} loss:{:.4f} accuracy:{:.4f} precision:{:.4f} recall:{:.4f} f1:{:.4f}".format(epoch, tot_loss, sklearn_accuracy, sklearn_precision, sklearn_recall, sklearn_f1)) test_preds = ...
10.net.train() 和 net.eval() 当网络中有 dropout,bn 的时候。训练的要记得 net.train(), 测试 要记得 net.eval()。 11. optimizer.zero_grad(): loss.backward(): optimizer.step() 批处理中,写上就完事。 12.accuracy_score:正确的值所占的比例。 13.loss.item():用于将一个零维张量转换成浮点...
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import copy import numpy as np import time import torch import torch.nn as nn from torch.optim import Adam ...
accuracy_score,confusion_matrix:用来计算预测精度和混淆矩阵; TSNE:用来对数据进行降维;hiddenlayer,torchviz:用来可视化卷机神经网络的结构; 在导入模块和库之后,下面定义一些后面会使用到的超参数,它分别为: # 设置超参数 EPOCH = 1 # 训练整批数据多少次, ...
`1.准确率(Accuracy)` **`2.ROC(Receiver Operating Characteristic)`** `3.混淆矩阵(confusion_matrix)` 4.精度(Precision) 5.召回率(Recall) 6.F1值(F1 Score) 三、举例 总结 前言 一、模型评估概要 在模型训练完成后,需要使用模型来预测新数据,并评估模型的性能。在这种情况下,需要使用模型评估来检查模型...
使用metrics 模块计算分类准确度(accuracy)、精确度(precision)、召回率(recall)和F1得分(F1 score)。 输出经过优化后的参数 w 和b,以及在测试集上的评估指标。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, test_prediction) precision = metrics.preci...
最后,我们可以使用从sklearn.metrics模块confusion_matrix,accuracy_score以及classification_report类找到了准确度,精密度和召回值,混淆矩阵。 `from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_scoreprint(confusion_matrix(test_outputs,y_val))print(classification_report(test_outputs,y_va...
acc = accuracy_score(test_data_y, predict_idx) #以epoch和step为索引,创建日志字典 history.log((epoch, step), train_loss=loss, test_acc=acc, hidden_weight=MyConvNet.fc[2].weight) # 可视化 withcanvas: canvas.draw_plot(...