model.metrics_names
时间: 2023-04-27 15:03:03 浏览: 63
model.metrics_names是模型评估指标的名称列表。在Keras中,模型评估指标可以是损失函数、准确率、精确率、召回率等。使用model.metrics_names可以方便地获取模型评估指标的名称,以便进行后续的分析和可视化。
相关问题
model.metrics_names在代码中应如何使用?能否举例?
可以使用以下样例代码来演示model.metrics_names的使用:
```
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 创建一个简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', 'mse'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 计算模型在测试集上的精度和均方误差
test_loss, test_accuracy, test_mse = model.evaluate(x_test, y_test)
# 打印模型的metrics_names
print(model.metrics_names)
# 打印模型在测试集上的精度和均方误差
print('Test accuracy:', test_accuracy)
print('Test mean squared error:', test_mse)
```
在这个示例中,我们使用了model.compile()方法指定了模型的优化器、损失函数和评估指标。其中,metrics参数指定了模型需要评估的指标,包括精度和均方误差。在训练结束后,我们可以使用model.metrics_names获取所有评估指标的名称,并使用model.evaluate()方法计算模型在测试集上的各项评估指标。
scores = model.evaluate(X_test,y_test, verbose=1) print(model.metrics_names) print('test loss',scores[0]) print('test accuracy',scores[1])请你优化一下这段代码
这段代码已经比较简洁和清晰,但是可以进行一些小的优化:
1. 可以将模型评估阶段的 verbose 参数设置为 0,即不输出任何信息,以加快测试速度。
2. 可以使用 f-string 格式化输出信息,以使代码更加简洁易懂。
3. 可以将评估结果存储到一个字典中,以便在之后的程序中使用。
下面是优化后的代码:
```
eval_results = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
eval_dict = {metric_name: eval_result for metric_name, eval_result in zip(model.metrics_names, eval_results)}
print(f'Test loss: {eval_dict["loss"]:.4f}')
print(f'Test accuracy: {eval_dict["accuracy"]:.4f}')
```
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