y_test = y_test.reshape(-1) print(y_test_hat) print(y_test) result = (y_test_hat == y_test) # True则预测正确,False则预测错误 acc = np.mean(result) print('准确度: %.2f%%' % (100 * acc))
时间: 2024-04-20 19:24:37 浏览: 17
这段代码是对测试集的预测结果进行进一步处理,并计算模型的准确度。
1. `y_test = y_test.reshape(-1)`:将 `y_test` 转换为一维数组,以便后续计算。
2. `print(y_test_hat)`:打印模型对测试集的预测结果。
3. `print(y_test)`:打印测试集的真实标签。
4. `result = (y_test_hat == y_test)`:通过比较预测结果和真实标签,生成一个布尔数组 `result`,其中 True 表示预测正确,False 表示预测错误。
5. `acc = np.mean(result)`:计算预测准确率,即布尔数组中 True 的比例。
6. `print('准确度: %.2f%%' % (100 * acc))`:将准确率以百分比形式打印输出。
这段代码的目的是计算模型在测试集上的准确率,并将结果以百分比形式进行展示。
相关问题
y_0 = y_0.reshape(1, -1)
这行代码是将y_0数组进行了形状变换,将原本的一维数组变成了一个形状为(1, n)的二维数组(其中n为y_0数组的元素个数)。这个变换的目的是为了适配后续机器学习模型的输入数据格式要求。其中的"-1"表示这个维度的长度将会根据数组中的元素个数自动计算得出。具体来说,这行代码的目的是将y_0的形状变为(1, n),其中1表示样本数量,n表示特征数量。
# Subsample the data for more efficient code execution in this exercise num_training = 5000 mask = list(range(num_training)) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] num_test = 500 mask = list(range(num_test)) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Reshape the image data into rows X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], -1)) print(X_train.shape, X_test.shape)
在这段代码中,我们对训练数据集和测试数据集进行了子采样,以提高代码执行效率。
首先,我们定义了变量 `num_training` 和 `num_test`,分别表示要从训练数据集和测试数据集中选择的样本数量。
然后,我们使用 `list(range(num_training))` 创建一个包含从 0 到 `num_training-1` 的列表,并将其赋值给变量 `mask`。这个列表将用于对训练数据集进行子采样。
接下来,我们使用 `mask` 列表对训练数据集进行索引操作,将子采样后的结果赋值给变量 `X_train` 和 `y_train`。这样就得到了包含 `num_training` 个样本的训练数据集。
同样的步骤也适用于测试数据集。我们创建了一个包含从 0 到 `num_test-1` 的列表,并将其赋值给变量 `mask`。然后,使用 `mask` 对测试数据集进行索引操作,得到包含 `num_test` 个样本的子采样后的测试数据集,赋值给变量 `X_test` 和 `y_test`。
最后,我们使用 `np.reshape` 函数将图像数据转换为行向量的形式。通过将第二个参数设置为 `-1`,函数会自动计算行数,以保持原始数据的总大小不变。这样做是为了适应某些机器学习算法对输入数据的要求。最后,我们打印出变量 `X_train` 和 `X_test` 的形状,以确认数据的维度是否正确。
这段代码的目的是对数据集进行子采样,并将图像数据转换为行向量的形式,以便在后续的代码中更高效地执行。
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