创建模型

Question

我正在运行以下代码。我想计算我的ANN测试数据的准确性。我正在使用windows platfrom，python 3.5

import numpy 
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score
dataset=pd.read_csv('main.csv')
dataset=dataset.fillna(0)
X=dataset.iloc[:, 0:6].values
#X = X[numpy.logical_not(numpy.isnan(X))]
y=dataset.iloc[:, 6:8].values
#y = y[numpy.logical_not(numpy.isnan(y))]
#regr = LinearRegression()
#regr.fit(numpy.transpose(numpy.matrix(X)), numpy.transpose(numpy.matrix(y)))

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X,y, test_size=0.24,random_state=0)

创建模型

model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=6, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(4, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(2, kernel_initializer='normal'))

编译模型

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, batch_size=5, epochs=5)

y_pred=model.predict(X_test)

现在，我想计算y_pred的准确性。任何帮助将不胜感激。上面的代码是自解释的。我目前只使用5个时代进行实验。

Answer 1

Keras已经实现了准确性等指标，因此您只需将model.compile行更改为：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',
              metrics = ["accuracy"])

然后训练和验证准确度（在[0,1]范围内）将在训练期间在进度条上显示，您也可以使用model.evaluate计算准确度，这将返回一个丢失元组和指标（在这种情况下的准确性）。

Answer 2

除了使用keras的建议。您可以使用scikit-learn计算准确度，如下所示：

from sklearn.metrics import accuracy_score 
accuracy_score(y_test, y_pred)

有关详细信息，请查看文档：{{3}}

Answer 3

虽然从狭义的技术意义上说，已经提供的答案都是正确的，但是你的问题有一个更普遍的问题会影响它的本质：你处于回归或分类背景中吗？

如果您处于回归上下文中（正如您的loss='mean_squared_error'所暗示的那样以及输出图层中的线性激活），那么模型编译的简单扩充
```
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',
      metrics = ["accuracy"])
```
正如Matias所说，
将提供准确性。然而，准确度在回归设置中毫无意义;看到答案＆amp;讨论here了解更多详情。
如果您处于分类上下文中（正如您希望计算准确性所暗示的那样，这仅在分类中有意义），那么您的损失函数不应该是MSE，而是相反，交叉熵，以及最后一层的激活不应该是线性的。

Answer 4

要计算准确性，我们可以使用model.evaluate函数

在这种情况下，我如何计算我的ANN的准确性

创建模型

编译模型

4 个答案: