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kerasのクラス分類で、テストデータの件数、正解数、不正解数を表示させる方法

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milcovich

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あるラベルと特徴の記載されたデータセットをシーケンスモデルに入力し学習を行い、それについてテストデータで評価を行っています。
sklearnのmetricsを利用してaccuracy,precision,recall,f値を算出しているのですが、accuracyを計算する際に用いているデータ件数、正解数、不正回数を見たいのですが、これらを出力させる為の関数などは御座いますでしょうか?
よろしくお願い申し上げます。

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https://teratail.com/questions/91380


fitなどの途中のものはほとんど捨てられているので、別に取得するしかありません。
hist = model.fit(...)
すれば少し得ることはできますが、recallなどは計算できなかった気がします。

少し高度になりますが、callbacksを入れることによって、学習しながらいろいろと計算できます。

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sklearn.metrics.confusion_matrix()を使ってはいかがでしょう。

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