TFlearn 메서드 결과 의미

Question

TFlearn의 evaluate 메서드는 모델의 정확성을 반환하지만 (0에서 1) 내 모델 model.evaluate(test_x, test_y)을 반환하면 값이 1보다 큰 값 (1.003626)을 반환하므로 정확한 이해가 확실하지 않습니다. 그것은 무엇을 반환합니다.

누구든지 설명 할 수 있습니까?

Answer 1

는이 방법은 DICT를 반환 평가하므로 호출은

model.evaluate(test_x, test_y)['accuracy']

것입니다하지만 난 그게 문제가 아니에요 같은데요. 분류 작업을 수행하는 경우 테스트 레이블은이 작업을 수행하는 정수 여야합니다. 그 외에는 코드를 더 이상 보지 않아도 디버깅하기가 어렵습니다. 소스 코드에서

댓글 평가 :

Args: x: Matrix of shape [n_samples, n_features...] or dictionary of many matrices containing the input samples for fitting the model. Can be iterator that returns arrays of features or dictionary of array of features. If set,. Note: For classification, label values must be integers representing the class index (i.e. values from 0 to n_classes-1).

없음 없음 . y: Vector or matrix [n_samples] or [n_samples, n_outputs] containing the label values (class labels in classification, real numbers in regression) or dictionary of multiple vectors/matrices. Can be iterator that returns array of targets or dictionary of array of targets. If set, input_fn must be must be input_fn