TensorFlow Keras 评估是机器学习模型评估的重要步骤，它可以帮助我们了解模型的性能，并据此进行优化。以下是一些关于如何使用 TensorFlow Keras 进行模型评估的基础教程。

评估指标

在进行模型评估时，我们通常会使用以下指标：

  • 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
  • 精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数占所有预测为正样本的样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占所有实际为正样本的样本数的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。

评估流程

  1. 数据准备：确保你的数据集已经准备好，并且已经被分割为训练集和测试集。
  2. 模型训练：使用训练集对模型进行训练。
  3. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.metrics import Accuracy

# 假设 X 和 y 是你的数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[Accuracy()])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"测试集准确率: {accuracy*100:.2f}%")

扩展阅读

更多关于 TensorFlow Keras 的信息，可以访问我们的官方文档：TensorFlow Keras 官方文档。

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