解释 metrics=['accuracy'])
时间: 2023-11-09 16:08:06 浏览: 162
`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。
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。
metrics=['accuracy']的数学意义公式
在机器学习中,准确率(accuracy)是一个常用的性能指标。它表示分类器正确分类的样本数与总样本数之比。
假设分类器对一组 $n$ 个样本进行分类,其中有 $k$ 个样本被正确分类,那么准确率可以表示为:
$$
\text{Accuracy} = \frac{k}{n}
$$
其中,$k$ 表示正确分类的样本数,$n$ 表示总样本数。
在使用 metrics=['accuracy'] 时,Keras 会计算模型的准确率并输出到日志中。当使用交叉验证或者模型调参时,准确率可以作为模型性能的指标之一。