for循环apeend to vector

Question

我有一个y_test.shape = (2005，1)我建立了一个模型并做了如下预测prediction=model1.predict(np.array(test_x))

我得到了预测形状(2005，7)

我想得到模型的精度，但由于形状不同，我无法执行执行精度计算。模型预测的工作方式是每个类都在一个列中，如果图片属于这个类，它将有1。有没有方法使它向量，每行对应于类号。

另外，如果我有标签测试，还有其他方法来获得预测的准确性吗？我想把它和预测结果进行比较？

Answer 1

假设prediction是test_x在每个类中的预测概率，您可以使用prediction.argmax(axis=1)来获得包含预测类的索引(从0到6)的大小为2005的向量。预测损失也可以计算出来。

pred_class = prediction.argmax(axis=1)
l2loss = ((pred_class - y_test[:, 0]) ** 2).mean()

y_test[:, 0]只需将矩阵(2005, 1)更改为大小为2005的向量。或者你可以像这样做0/1损失

binary_loss = (pred_class != y_test[:, 0]).mean()