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モデルの性能を評価する

PyBooks チームは書籍レコメンドエンジンの開発を着実に進めています。モデリングチームから、PyBooks のレコメンドエンジン向けに2つのモデルが提供されました。1つは LSTM（lstm_model）に基づくモデル、もう1つは GRU（gru_model）を用いるモデルです。これらのモデルを評価し、比較する役割があなたに割り当てられました。

テスト用ラベルは y_test、各モデルの予測は lstm_model 用が y_pred_lstm、gru_model 用が y_pred_gru です。

Instruktioner

100 XP
  • num_classes と task を指定して、多クラス分類の accuracy、precision、recall、F1 を定義します。
  • lstm_model の accuracy、precision、recall、F1 スコアを計算して表示します。
  • 同様に、gru_model の評価指標を計算します。