score函数评估出来的是损失值吗
时间: 2023-12-11 13:02:42 浏览: 29
是的,`score()`函数评估的是模型在给定测试集上的损失值(loss),而不是准确率(accuracy)。在Keras库中,我们可以使用`model.evaluate()`方法来计算模型在给定测试集上的损失值和指标值,例如准确率(accuracy)等。`score()`函数实际上是`model.evaluate()`方法的一个简化版本,只返回模型在测试集上的损失值。
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用`score()`函数评估模型:
```
# 导入相关库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 定义输入特征和输出
X_train = np.array([[训练集输入特征]])
y_train = np.array([训练集输出标签])
X_test = np.array([[测试集输入特征]])
y_test = np.array([测试集输出标签])
# 定义多层感知机模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=特征数量, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)
# 评估模型
loss = model.score(X_test, y_test)
# 输出评估结果
print('测试集上的损失值:', loss)
```
以上代码中,我们首先使用`model.fit()`方法训练模型,然后使用`model.score()`函数在测试集上评估模型的性能,并输出损失值。需要注意的是,评估结果仅为参考,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。