RNN 분류 모델 평가하기

PyBooks 팀은 이제 여러분이 Newsgroup 데이터셋으로 만들고 실행한 RNN 모델을 평가해 주길 원해요. 목표는 기사를 다음 세 가지 범주 중 하나로 분류하는 것이었죠:

rec.autos, sci.med, comp.graphics.

모델은 이미 학습되었고, 각 에포크의 손실값을 출력했어요.

이제 torchmetrics를 사용해 모델의 다양한 성능 지표를 평가하세요. 다음 지표가 로드되어 있어요: Accuracy, Precision, Recall, F1Score.

이전 연습 문제에서 학습한 rnn_model 인스턴스도 미리 로드되어 있어요.

각 지표에 대해 다중 클래스 분류용 인스턴스를 만들고, num_classes는 범주 수와 같게 지정하세요.
테스트 데이터 X_test_seq를 사용해 rnn_model의 예측값을 생성하세요.
예측 클래스와 실제 레이블을 사용해 지표를 계산하세요.