IMDbデータを用いたLSTMで学習②

前回からの改良点

  • 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

 40%
 40%
 40%

疑問点と理解したこと

  • 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


添付ファイル: filetrain_keras_lstm.py 75件 [詳細] fileIMDb_LSTM_terminal_ver2.jpg 154件 [詳細] fileIMDb_LSTM_loss_ver2.jpg 150件 [詳細] fileIMDb_LSTM_acc_ver2.jpg 123件 [詳細]

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Last-modified: 2020-07-13 (月) 10:46:16