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keras accuracy計算 在 [問題] 多標籤任務(Multi-Label)模型評估- 看板DataScience 的推薦與評價
各位大大好,最近小弟用keras在進行一個多標籤(不是多分類)模型的訓練,
ex:
# Samples
y_true = np.array([[1,1,0,0,1], [1,0,1,1,0], [0,1,1,0,0]])
y_pred = np.array([[0,1,1,1,1], [1,0,0,1,1], [1,0,1,0,0]])
想問的是,在實務上對於這種任務的模型效能應該怎麼評估?
目前我是爬文後參考網路上的建議,採用:
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
算出來的分數很高,但感覺有點怪怪的,不太確定這樣的評估標準是根據什麼?
一般二分類的分數計算較為直觀且易於驗算, 但在這邊有點難以理解~"~
懇請各位大大不吝指點, 感恩 <(_*_)>
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.84.186 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1566640034.A.510.html
Accuracy / Precision / Recall / F1-measure / ROC&AUC 這些指標
在多標籤這邊要用的話,是要針對個別的label去計算上述指標分數嗎?
有沒有一種指標是以整體來評估的呢?
※ 編輯: clairehuei (1.160.84.186 臺灣), 08/24/2019 21:44:38
※ 編輯: clairehuei (1.160.84.186 臺灣), 08/24/2019 21:45:05
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