Метрика accuracy в multi-label classification tensorflow
Что показывает в multi-label classification метрика accuracy?
model_lstm.add(Embedding(256, 250, input_length=640))
model_lstm.add(SpatialDropout1D(0.4))
model_lstm.add(LSTM(50, return_sequences=True))
model_lstm.add(LSTM(50))
model_lstm.add(Dense(12, activation='sigmoid'))
model_lstm.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', 'AUC'])
Показывает ли она процент верного определения каждой метки класса предсказаниях или решает верный/неверный весь набор меток классов целиком?
Ответы (1 шт):
Автор решения: Лютов
→ Ссылка
Метрика accuracy в multi-label classification показывает процент верно предсказанных меток классов в целом. Она не учитывает, правильно ли предсказаны все метки классов для одного элемента данных, а сконцентрирована на общем проценте верно предсказанных меток для всех элементов данных в наборе.