plt.scatter(x.data.numpy()[:,0],x.data.numpy()[:,1],c=pred_y,s=100,lw=0,cmap='RdYlGn') accuracy =float((pred_y == target_y).astype(int).sum())/float(target_y.size) plt.text(1.5,-4,'Accuracy=%.2f'%accuracy,fontdict={'size':20,'color':'red'}) plt.pause(0.1) plt....
Accuracy在词典中的定义是:the quality or state of being correct or precise Precision在词典中的定义是:the quality, condition, or fact of being exact and accurate Accuracy首先是correct(正确),而precision首先是exact(精确,或者说确切)。首先准确,然后才谈得上精确。一个结果必须要同时符合准确与精密这两个...
[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') accuracy = sum(pred_y == target_y) / 200 # 预测中有多少和真实值一样 plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.pause(0.1) plt.ioff() # ...
编写一个函数来执行此操作。 # 计算 准确性 (a classification metric)defaccuracy_fn(y_true,y_pred):# 1.torch.eq() 用于逐元素地比较两个张量的相等性。它返回一个新的布尔张量,其中每个元素都表示对应位置上的元素是否相等。# 2.使用 .sum() 方法对布尔张量进行求和操作,将所有为 True 的元素加起来。...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 生成合成数据集X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=2,n_classes=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=...
[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') 57 accuracy = float((pred_y == target_y).astype(int).sum()) / float(target_y.size) 58 plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) 59 plt.pause(0.1) 60 61 plt.ioff() ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
fromtorch.optimimportAdam# Define the loss function with Classification Cross-Entropy loss and an optimizer with Adam optimizerloss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) 使用训练数据训练模型。
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 ...
print("Epoch {}, Train Accuracy: {} , TrainLoss: {} , Test Accuracy: {}".format(epoch, train_acc, train_loss, 上面的训练函数虽然有注释,但有些地方可能仍然会让你感到很困惑。我们详细解释一下上面到底发生了什么。 首先我们循环训练集的加载程序: ...