get_acc(self, scores, labels, valid_mode)
时间: 2023-07-15 17:11:45 浏览: 59
这个函数是用来计算模型预测的准确率的。其中,scores是模型的预测结果,labels是真实的标签,valid_mode表示当前是验证集还是测试集。具体实现可以参考以下代码:
```python
def get_acc(self, scores, labels, valid_mode):
"""
计算准确率
"""
preds = np.argmax(scores, axis=1) # 取最大值对应的下标作为预测结果
acc = (preds == labels).mean() # 计算准确率
if valid_mode: # 如果是验证集
self.valid_acc = acc # 更新验证集准确率
else: # 如果是测试集
self.test_acc = acc # 更新测试集准确率
return acc
```
相关问题
用python,实现一个成绩统计类ScoreStats,具有以下属性和方法:属性:scores:成绩列表,其中每个元素为一个学生的三门课成绩,例如【[90,85,92],[78,82,80],[95,89,93]】 方法:get_avg_scores():获取三门课程的平均分数 get_max_scores():获取三门课程的最高分数 get_min_scores():获取三门课程的最低分数 get_pass_rate():获取及格率,即三门课程均不低于60分的学生比例
以下是一个实现ScoreStats类的示例代码:
```python
class ScoreStats:
def __init__(self, scores):
self.scores = scores
def get_avg_scores(self):
total_scores = [sum(score) for score in zip(*self.scores)]
avg_scores = [score / len(self.scores) for score in total_scores]
return avg_scores
def get_max_scores(self):
max_scores = [max(score) for score in zip(*self.scores)]
return max_scores
def get_min_scores(self):
min_scores = [min(score) for score in zip(*self.scores)]
return min_scores
def get_pass_rate(self):
passed_count = 0
for score in self.scores:
if all(s >= 60 for s in score):
passed_count += 1
pass_rate = passed_count / len(self.scores)
return pass_rate
```
这个ScoreStats类有一个构造函数,它接受一个成绩列表作为参数,并将其存储在实例变量scores中。然后它有四个方法,分别计算三门课程的平均分数、最高分数、最低分数和及格率。
get_avg_scores方法使用zip函数来将三门课程的成绩分别组合在一起,然后使用列表解析计算每门课程的总分数和平均分数。
get_max_scores和get_min_scores方法也使用zip函数来将三门课程的成绩分别组合在一起,然后分别使用max和min函数计算每门课程的最高分数和最低分数。
get_pass_rate方法使用一个循环来计算所有及格的学生数,然后将其除以学生总数来计算及格率。
loss(self, scores, labels, valid_mode=False, **kwargs
该函数是模型的损失函数,用于计算模型预测结果与真实结果之间的差距,常用的损失函数有交叉熵、均方误差等。其中,scores为模型的预测结果,labels为真实结果,valid_mode表示是否处于验证模式。该函数还可以接收其他的参数,如正则化系数等。通常,在训练过程中,需要将损失函数最小化,以提高模型的准确率。