TFlearnメソッドの結果の意味を評価

Question

私はTFlearnのevaluateメソッドがモデルの精度（0〜1）を返すと考えましたが、トレーニング後にモデルmodel.evaluate(test_x, test_y)は値> 1（1.003626）を返します。それは何を返します。

誰でも説明できますか？

Answer 1

ザ・メソッドを評価するには、辞書を返すので、呼び出しが

model.evaluate(test_x, test_y)['accuracy']

が、私はそれは問題ではない推測しているだろう。分類を行う場合、テストラベルはこれを動作させるための整数でなければなりません。それ以外にも、コードを見ずにデバッグするのは難しいです。評価のためのソースコードから

コメント：must beなし. y: Vector or matrix [n_samples] or [n_samples, n_outputs] containing the label values (class labels in classification, real numbers in regression) or dictionary of multiple vectors/matrices. Can be iterator that returns array of targets or dictionary of array of targets. If set, input_fn must beなし. Note: For classification, label values must be integers representing the class index (i.e. values from 0 to n_classes-1).

input_fn

Args: x: Matrix of shape [n_samples, n_features...] or dictionary of many matrices containing the input samples for fitting the model. Can be iterator that returns arrays of features or dictionary of array of features. If set,