问题描述
我正在尝试使用分类报告(F1、召回率、精度)比较 ANN 模型(使用 Keras 在 Python 中实现)与决策树模型(使用 scikit-learn 在 Python 中实现)。这两个模型都是图像的二元分类器。问题是我的 ANN Keras 模型使用 Batch Dataset 从本地目录读取图像。因此,我无权访问 X_test
、X_pred
、y_test
、y_pred
)。
这是我的 Keras 代码:
ds_train = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'images_small/',labels='inferred',label_mode = 'int',class_names = ['0','1'],color_mode = 'rgb',batch_size = batch_size,image_size=(img_height,img_width),shuffle = True,seed = 123,validation_split = 0.2,subset = 'training'
)
ds_validation = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'images_small/',subset = 'validation'
)
epochs=10
history = model.fit(
ds_train,validation_data=ds_validation,epochs=epochs
)
我需要打印此模型的分类报告或找出 X_test
、X_pred
、y_test
、y_pred
值以使用 SK-learn 包装器。
解决方法
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