'accuracy';‘val_acc','val_binary_accuracy'都报错”keyerror"
时间: 2024-01-16 10:01:58 浏览: 45
这个错误通常是由于在训练模型时没有指定正确的评估指标所导致的。你需要确保在训练模型时使用了正确的评估指标,以及在模型编译时,将这些指标指定为度量标准。
例如,如果你在训练过程中使用了`accuracy`作为评估指标,则需要在模型编译时将其指定为度量标准:
```
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
同样地,如果你想要在验证集上监视模型的准确率,则需要在模型训练中指定`val_acc`或`val_binary_accuracy`作为评估指标,并在模型编译时将其指定为度量标准:
```
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy', 'val_acc'])
```
如果仍然出现`KeyError`错误,请检查代码中是否使用了正确的指标名称。
相关问题
解释一下val_acc = accuracy_score(Y_val, Y_val_pred)
`val_acc` 是在验证集上计算出来的模型准确率,它的计算方法是通过调用 `accuracy_score` 函数来比较真实标签 `Y_val` 和模型预测的标签 `Y_val_pred` 之间的差异来得到的。在这里,`Y_val` 是验证集中的真实标签,`Y_val_pred` 是模型在验证集上的预测标签。`accuracy_score` 函数会将两者进行比较并返回一个准确率得分,该得分表示模型正确预测的比例。
keyerror: 'val_accuracy'
这是一个错误提示,意思是在代码中使用了一个叫做"val_accuracy"的变量或者字典键,但是这个变量或者键在程序运行时没有被定义或者赋值。可能是因为拼写错误、变量名错误、或者代码逻辑错误等原因导致的。需要检查代码并找到问题所在,然后进行修复。