如何在TFLearn中显示召回和精确性？

Question

我是新来学手语的。我做了一个cnn分类器，它分类在17个不同的班级。我运行代码没有任何问题，它显示了准确性和损失。我想知道如何才能显示每一节课的召回率和准确性。我的代码是基于TFLearn的IMDB数据集的CNN分类器的例子。感谢您的工作和关注！

Answer 1

要做到这一点，最好的方法是使用SKLearn的度量库。一个来自LSTM在Github上的实现的例子

print "Precision: {}%".format(100*metrics.precision_score(y_test, predictions, average="weighted"))
print "Recall: {}%".format(100*metrics.recall_score(y_test, predictions, average="weighted"))
print "f1_score: {}%".format(100*metrics.f1_score(y_test, predictions, average="weighted"))

在这里，y_test是测试数据的Y值。

predictions是model.predict(X_test)的输出，其中X_test是测试数据的X值。

另一个要看的是支持。