metrics=['accuracy']这个是什么意思
时间: 2024-02-02 13:04:09 浏览: 19
`metrics=['accuracy']`是指在模型训练和评估时,使用的评估指标是准确率(accuracy)。
准确率是分类模型中最常用的评估指标之一,它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。在二分类问题中,准确率等于预测正确的正样本数和负样本数之和除以总样本数;在多分类问题中,准确率等于预测正确的样本数除以总样本数。
在Keras等深度学习框架中,通过设置`metrics=['accuracy']`来指定准确率作为模型评估的指标。在模型训练过程中,准确率指标会被计算并输出,以便用户实时了解模型的性能。
相关问题
metrics=['accuracy']
这是一个关于机器学习模型评估指标的问题。metrics=['accuracy'] 表示模型评估时使用的指标是准确率。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。在分类问题中,准确率是最常用的评估指标之一。
解释 metrics=['accuracy'])
`metrics=['accuracy']` 是在神经网络模型编译时指定的参数,用于评估模型在训练过程中的性能。它指定了模型在训练和测试时要计算的度量标准,即准确率。
准确率是分类问题中最常用的评价指标之一,它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。在神经网络模型的训练过程中,模型会根据损失函数来优化模型的参数,同时通过准确率来评估模型的性能,以便在训练过程中对模型进行调整和改进。在模型训练结束后,准确率也可以用来评估模型的性能。