x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.2) #数据分割 training_model = Sequential([ Embedding(input_dim=len(embeddings_matrix),output_dim=250,weights=[embeddings_matrix],input_length=300,trainable=False), #传输构建好的矩阵 Bidirectional(LSTM(units = 32,return_sequences = True)), LSTM(units = 16), Dense(1,activation = 'sigmoid') ]) training_model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=Adam(1e-3),metrics=['accuracy']) training_model.fit(x_train,y_train,validation_split=0.1,epochs = 10,batch_size= 64,shuffle=True)这个模型的召回率代码

对于二分类问题，可以使用sklearn.metrics中的recall_score函数计算召回率。具体实现如下：

from sklearn.metrics import recall_score

# 预测测试集结果
y_pred = training_model.predict(x_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_test, y_pred)

print('召回率：', recall)

其中，y_pred是模型对测试集数据的预测结果，需要进行二值化处理，只有大于0.5的才被认为是正例。y_test是测试集的真实标签数据。recall_score函数会计算出召回率并返回。

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

这段代码是用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并按照一定比例进行划分。

首先，使用train_test_split函数将原始数据集X和标签y按照test_size参数的比例（30%）划分为训练集X_train和y_train，测试集X_test和y_test。

接着，再次使用train_test_split函数，将X_test和y_test按照test_size参数的比例（50%）划分为验证集X_val和y_val，测试集X_test和y_test。

其中，random_state参数用于设置随机种子，可以保证每次运行代码时得到相同的随机结果，以便于重现实验结果。

划分数据集的目的是为了在模型训练过程中进行验证和测试，以评估模型的性能和泛化能力。训练集用于模型训练，验证集用于模型调参和选择最优模型，测试集用于最终评估模型的性能。

def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部调用split_data函数并保存返回值到全局变量中报错could not convert string to float:

这个错误通常是因为`entry.get()`返回的字符串不能被转换为浮点数。你可以检查一下`entry.get()`返回的具体内容是否为一个有效的浮点数，例如：

test_size_str = entry.get()
print(test_size_str)
test_size = float(test_size_str)

如果`entry.get()`返回的不是一个浮点数的字符串，你需要确保用户输入的是一个有效的浮点数，或者你可以添加一些异常处理代码来处理这种情况，例如：

try:
    test_size = float(entry.get())
except ValueError:
    print("Invalid input, please enter a valid float number.")