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问如何计算角点误差百分比
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Stack Overflow用户

提问于 2017-11-01 09:52:33

回答 1查看 6K关注 0票数 2

我使用keras和set机器学习模型来预测这样的数据。

K.clear_session()

model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=500,
          batch_size=2, verbose=1,
          )

输出后model.fit显示损失，如损失: 0.0382。我不知道什么是损失: 0.0382。火车和测试数据之间的误差是多少？怎么算？

machine-learning

tensorflow

keras

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-11-01 10:08:01

您已经使用了mean_squared_error损失函数。

MSE评估估计器(即将数据样本映射到采样数据的总体参数的数学函数)或预测器(即将任意输入映射到某些随机变量的值样本)的质量。

MSE公式

MSE必须低才是一个好的模型。降低MSE较好的模型。

在你的训练中，你失去了0.0382。挺不错的。

在Keras中有另一个名为mean_absolute_percentage_error的丢失函数。如果您想知道模型的百分比误差，可以使用mean_absolute_percentage_error作为损失函数进行编译。

如果您想要在编译和培训之后根据模型的准确性来评估模型，您可以像这样使用evaluate()函数。

scores = model.evaluate(X_validation, Y_validation, verbose=1)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/47060877

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