在 Keras 模型中预测结果后，如何计算分类准确度？

Question

我已经建立了一个 Keras 模型，并且在训练时，分类准确度指标达到了 0.78。

但是在训练模型之后，当我预测运行以下代码时相同训练数据的输出：

predicted_labels = model.predict(input_data)
acc = sklearn.metrics.accuracy_score(true_labels, predicted_labels)

准确度为 0.39。 总而言之，对于 Keras 和 Sklearn，我没有得到相同的准确度结果。

Answer 1

衡量准确性的方法有很多种，sklearn 使用的可能与 Keras 不同。

您可以使用已编译的模型和lossAndMetrics = model.evaluate(input_data, true_labels) 查看损失和指标，这些肯定与您用于训练的相同。

PS：如果您的模型过度拟合，测试/验证数据的错误结果并不罕见。