-2
Mới! Lưu câu hỏi hoặc câu trả lời và sắp xếp nội dung yêu thích của bạn. Tìm hiểu thêm.
Learn more.
Tôi đã điều chỉnh một mô hình và trả lại các dự đoán vào kết quả biến nhưng tôi có một mảng phao. Làm thế nào tôi có thể chuyển đổi điều này thành tỷ lệ phần trăm và in nó bằng các nhãn. Ngoài ra làm thế nào để trả lại 5 dự đoán hàng đầu.
result = model.predict[test_image]
print [result]
[[6.4043561e-05 4.0387777e-06 5.7413094e-05 4.3322724e-01 4.8211630e-05
3.2328039e-03 5.4211664e-04 5.6212872e-01 6.7689107e-04 1.8414050e-05]]
Nhãn của tôi được lưu trữ trong các chỉ số lớp
test_labels = test_batches.classes
test_labels
test_batches.class_indices
{'Name1': 0,
'Name2': 1,
'Name3': 2,
'Name4': 3,
'Name5': 4,
'Name6': 5,
'Name7': 6,
'Name8': 7,
'Name9': 8,
'Name10': 9}
Đã hỏi ngày 7 tháng 11 năm 2018 lúc 18:16Nov 7, 2018 at 18:16
Tôi đoán những gì bạn muốn là có được độ chính xác của mô hình của bạn là tỷ lệ phần trăm của các ví dụ được phân loại chính xác. Các giá trị trong mảng có thể là nhật ký [độ tin cậy của mô hình mà ví dụ đầu vào cụ thể này tương ứng với từng nhãn có thể. Tính độ chính xác top 5, bạn kiểm tra [cho mọi đầu vào] nếu một trong 5 giá trị lớn nhất trong mảng tương ứng với nhãn chính xác. Nếu đó là trường hợp, bạn coi ví dụ này là được phân loại chính xác, sau đó đếm tổng số lượng được phân loại chính xác Ví dụ, chia cho tổng số ví dụ và nhân với 100 để có được tỷ lệ phần trăm của bạn.
Đã trả lời ngày 7 tháng 11 năm 2018 lúc 18:34Nov 7, 2018 at 18:34
MichaelsbmichaelsbMichaelSB
3.0603 Huy hiệu vàng25 Huy hiệu bạc37 Huy hiệu đồng3 gold badges25 silver badges37 bronze badges
4
test_labels = test_batches.classes
test_labels
test_batches.class_indices
{'Name1': 0,
'Name2': 1,
'Name3': 2,
'Name4': 3,
'Name5': 4,
'Name6': 5,
'Name7': 6,
'Name8': 7,
'Name9': 8,
'Name10': 9}
round[number, digits]0
"{:.n%}".format[num]8"{:.n%}".format[num]9Converting number to percentage rounding to 0 place of decimal0
Converting number to percentage rounding to 0 place of decimal1