Курс Python → Оценка точности модели

Для того чтобы эффективно оценивать работу нашей модели машинного обучения, необходимо определить метод тестирования. Этот метод позволит нам оценить точность модели на тестовом наборе данных. Основное отличие метода тестирования от обучения заключается в том, что во время тестирования мы используем функцию model.eval(), которая переводит модель в режим тестирования. Также мы используем функцию torch.no_grad(), которая отключает вычисление градиента, поскольку во время тестирования нам не нужно обновлять веса модели.

Для начала необходимо перевести модель в режим тестирования с помощью функции model.eval(). Это позволяет модели работать в режиме, оптимизированном для тестирования, а не для обучения. Затем мы используем функцию torch.no_grad(), чтобы временно отключить вычисление градиента. Это позволяет ускорить процесс тестирования, так как нам не нужно хранить информацию о градиентах.

После того как модель переведена в режим тестирования и вычисление градиента отключено, мы можем приступить к оценке точности модели на тестовом наборе данных. Для этого вычисляем средние потери (loss) для каждого объекта в тестовом наборе. Затем суммируем потери и делим на общее количество объектов, чтобы получить среднюю потерю для всего тестового набора.

model.eval()

with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        test_loss += loss.item()

После вычисления средних потерь на тестовом наборе данных, можно также оценить общую точность модели. Для этого можно использовать метрики оценки качества, такие как accuracy_score или confusion_matrix. Общая точность модели на тестовом наборе позволяет оценить ее работу и сравнить с другими моделями или параметрами обучения.

Твои коллеги будут рады, поделись в