Оцінювання багатокласової класифікації
У цій вправі ви обчислите метрики якості моделей за допомогою модуля sklearn.metrics.
Модель уже натреновано й збережено у змінній model. Також у пам'яті доступні змінні X_test і y_true, а ще функції confusion_matrix() і classification_report() з пакета sklearn.metrics.
Спочатку ви обчислите матрицю помилок (confusion matrix) моделі. Далі, щоб підсумувати якість моделі, ви обчислите точність (precision), повноту (recall) та F1-міру (F1-score) за допомогою функції classification_report(). У цій функції ви можете додатково передати list із назвами класів (вони збережені у змінній news_cat) до параметра target_names, щоб зробити звіт читабельнішим.
Ця вправа є частиною курсу
Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Use the model to predict on new data
____ = model.____(X_test)
# Choose the class with higher probability
y_pred = np.____(predicted, axis=1)