_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

这段代码是用来测试模型在测试集上的准确率（accuracy）的。其中，`X_test`是测试集的输入数据，`y_test`是测试集的标签（即对应的正确输出）。`model.evaluate()`会返回一个元组，第一个元素是测试集上的损失（loss），第二个元素是测试集上的准确率（accuracy）。在这里，我们将第二个元素赋值给了变量`accuracy`。

相关问题

划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1055) # 建立神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=6, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=6, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)

这段代码是一个简单的神经网络模型的训练和测试过程。首先使用`train_test_split`函数将原始数据集`X`和标签`y`划分为训练集`X_train`和`y_train`，以及测试集`X_test`和`y_test`。其中`test_size=0.2`表示测试集占总样本的20%。`random_state`是一个随机种子，保证每次运行程序划分的训练集和测试集是相同的。

接下来是建立神经网络模型的过程。首先用`Sequential()`函数初始化一个序列模型，然后使用`add()`方法逐层添加网络层。这里使用了3层全连接层（Dense），其中输入层和中间层都有6个神经元，激活函数使用ReLU，输出层有1个神经元，激活函数使用sigmoid。最后使用`compile()`方法编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。

然后使用`fit()`方法对模型进行训练，指定训练数据、迭代次数（epochs）和批次大小（batch_size）。最后使用`evaluate()`方法在测试集上评估模型的性能，返回损失和准确率（accuracy），并将准确率输出到屏幕上。

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) 当y_test为多输出时也能用吗

当模型有多个输出时，可以使用`model.evaluate()`方法计算每个输出的评估指标。在这种情况下，`model.evaluate()`方法将返回一个包含每个输出评估结果的列表，例如 `[loss1, loss2, ..., accuracy1, accuracy2, ...]`。

对于这种情况，你需要将`y_test`参数设置为与模型输出形状相同的列表，例如`[y_test1, y_test2, ...]`。其中`y_test1`，`y_test2`等是与模型输出对应的真实标签。

例如，假设模型有两个输出，一个是分类损失，一个是分类准确率，那么可以使用以下代码计算模型在测试集上的损失和准确率：

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, [y_test1, y_test2], verbose=0)

其中，`[y_test1, y_test2]`是与模型输出形状相同的列表。