如果存在二元分类问题,并且如果label为0且1
我知道预测是浮点数,因为p是属于该类的可能性.

但是标签是0 1.
它们与我们的预测都不一样.
keras如何评估准确度?
keras会自动将我们的预测舍入为0还是1?
eq:例如,这是测试数据的准确性,
但所有预测都是浮点数,因此keras将预测舍入为0 1
并计算精度为0.749?
>>> scores = model.evaluate(x=test_Features,
y=test_Label)
>>> scores[1]
0.74909090952439739
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