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#author("2020-07-13T01:41:52+00:00","","")
#author("2020-07-13T01:43:00+00:00","","")
*IMDbデータを用いたLSTMで学習② [#b6531c3f]
**前回からの改良点 [#o5a291d8]
-input_trainデータを読み込んでなかったのでと読み込んだ
-predict()を用いてテストデータの予測を行なった
 # テストデータに対する予測
 pred1 = model.predict(input_test)
 print('テストデータに対する予測：', pred1)
**実行結果 [#ra2aa5b1]
#ref(yamasaki2019-20200713/IMDb_LSTM_acc_ver2.jpg, 40%);
#ref(yamasaki2019-20200713/IMDb_LSTM_loss_ver2.jpg, 40%);
#ref(yamasaki2019-20200713/IMDb_LSTM_terminal_ver2.jpg, 40%);

***疑問点と理解したこと [#m322b73a]
-正解率と損失率は前回よりはちゃんとした精度が出た
-accuracy_scoreで表示できなかった
--エラーを調べてもよくわからなかった
 # テストデータに対する予測
 pred1 = model.predict(input_test)
 print('テストデータに対する予測：', pred1)
 print(accuracy_score(y_test, pred1))

  File "sample.py", line 43, in <module>
     accuracy_score(y_test, pred1, normalize=False)
   File "/Users/tatsuya/.pyenv/versions/3.7.4/lib/python3.7/site- 
 packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 185, in accuracy_score
     y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)
   File "/Users/tatsuya/.pyenv/versions/3.7.4/lib/python3.7/site- 
 packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 90, in _check_targets
     "and {1} targets".format(type_true, type_pred))
 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets



[[seminar-personal/yamasaki2019]]