yamasaki2019-20200713

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 †

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

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