accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy))调用sklearn.metrics 中的 r2_score 将这段代码的accuracy的指标改写成R平方
时间: 2023-12-03 12:44:26 浏览: 30
可以将代码改写如下:
```
from sklearn.metrics import r2_score
...
preds = output[test_mask].float().detach().numpy()
labels = drug_graph_label[test_mask].float().detach().numpy()
r2 = r2_score(labels, preds)
print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2 score: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), r2))
```
这里使用了 `detach()` 方法将输出张量从计算图中分离,然后使用 `.numpy()` 将其转换为 NumPy 数组。然后可以使用 `r2_score()` 函数计算 R 平方,最后输出结果。
相关问题
accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0])解释一下
这段代码计算了一个分类任务的准确率,具体解释如下:
首先,`output` 是模型的预测结果,`drug_graph_label` 是对应的真实标签。 `test_mask` 是一个布尔类型的向量,用于选择测试集中的样本。`eps` 是一个非负数,用于控制误差的大小。
`torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps` 计算了预测值与真实标签之差的绝对值是否小于 `eps`,返回的结果是一个布尔类型的向量。然后,`.sum()` 操作对这个向量中为 `True` 的元素进行计数,得到了预测正确的样本数。最后,除以测试集中样本的总数,得到了准确率。
accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum()/(drug_graph_label[test_mask].shape[0]) 将这段代码中的accuracy改写成spearman
要将代码中的accuracy改写成Spearman相关系数,需要先计算模型的预测值和真实值的排名,然后计算它们的Spearman相关系数。具体实现如下:
```python
import scipy.stats as stats
# 计算预测值和真实值的排名
pred_rank = stats.rankdata(output[test_mask].cpu().numpy(), method='ordinal')
label_rank = stats.rankdata(drug_graph_label[test_mask].cpu().numpy(), method='ordinal')
# 计算Spearman相关系数
spearman = stats.spearmanr(pred_rank, label_rank)[0]
```
将这段代码替换原来的accuracy计算代码即可。需要注意的是,Spearman相关系数的取值范围为[-1, 1],越接近1表示两个变量的排名越相似,相关性越强。
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