Skorch:如何绘制训练和验证准确性

Question

在我们使用Skorch net.fit(X_train, y_train)完成训练后，有没有一种方法来绘制训练和验证准确性的图。我们可以看到train_loss、valid_loss和valid_acc，但是train_acc呢？谢谢。

Answer 1

这也在skorch issue tracker中得到了回答，但简而言之，你可以简单地添加更多的记分器来提高训练的准确性：

net = NeuralNetClassifier(
    # ...
    callbacks=[
        EpochScoring(scoring='accuracy', name='train_acc', on_train=True),
    ],
)

如果您在jupyter笔记本上工作，您可以简单地运行

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(net.history[:, 'train_acc'])