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scikit-learn中的accuracy_score和Keras中的accuracy之间的差异

我在 Keras 上实现并训练了一个多类卷积神经网络。所得测试精度为 0.9522。然而,当我使用 scikit-learn 中的 precision_score 计算准确度时,我得到 0.6224。这是我所做的:

X_train = X[:60000, :, :, :]
X_test = X[60000:, :, :, :]
y_train = y[:60000, :]
y_test = y[60000:, :]
print ('Size of the arrays:')
print ('X_train: ' + str(X_train.shape))
print ('X_test: ' + str(X_test.shape))
print ('y_train: ' + str(y_train.shape))
print ('y_test: ' + str(y_test.shape))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

结果:

Size of the arrays:
X_train: (60000, 64, 64, 3)
X_test: (40000, 64, 64, 3)
y_train: (60000, 14)
y_test: (40000, 14)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

拟合 Keras 模型(为了保持代码简单,我没有在此处添加整个模型):

model = …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python scikit-learn keras

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