“Précision des métriques TensorFlow” Réponses codées

Précision des métriques TensorFlow

tf.keras.metrics.Accuracy(    name='accuracy', dtype=None)

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Aucune distribution correspondante trouvée pour TensorFlow == 2.2.0
keras Auc sans tf.metrics.auc
De Sklearn.Metrics Import Classification_Report
Importer sklearn.metrics à partir de tracé_confusion_matrix
Tensorflow_version
Tensorflow.keras.utils.to_categorical
De Sklearn.Metrics Import Confusion_Matrix Pred = Model.predict (x_test) Pred = np.argmax (Pred, axe = 1) y_true = np.argmax (y_test, axe = 1)
de sklearn.metrics import means_square_error
AVERTISSEMENT: TENSORFLOW: MAX_VALUES est obsolète, utilisez plutôt Max_Tokens. AVERTISSEMENT: TENSORFLOW: VOCAB_SIZE est obsolète, veuillez utiliser vocabulary_size. AVERTISSEMENT: TENSORFLOW: MAX_TOKENS est obsolète, veuillez utiliser NUM_TOKENS à la place.
com.codahale.metrics.annotation.timed
TypeError: __init __ (): arguments de constructeur incompatibles. Les types d'arguments suivants sont pris en charge: 1. Tensorflow.python._pywrap_file_io.bufferedInputStream (Arg0: Str, Arg1: int)
sklearn.metrics précisacy_score

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