Q&A
正解データは標準化しているとのことですが、どこで（ファイル？プログラム中？）標準化しているのでしょうか。プログラム中なら、標準化前のデータにアクセスできませんか？
環境
Colaboratory
深層学習をtensorflowで作っています
ソースコード
ソースコード : https://drive.google.com/file/d/1E1ThZAuEc8-8oyArmmDsppOqXB3a9rDj/view?usp=sharing
質問
例えば、身長と体重から性別を判定する場合、出力値は[p, 1-p]のようになります(片方が男性、もう片方が女性で、pは確率)。
この場合、accuracyは、
python:accuracy.py
1# modelの定義 2y = tf.nn.softmax(省略) 3t = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) # 出力 4correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(t, 1)) # *1 5accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32) # *2
としていて、問題なく動作しています。
*1の行：tとy(t:正解データ、y:modelの実行結果)は配列で、それぞれの配列の中の最大値のindexを比べることで、modelが推測した性別と正解データの性別が一致しているかを調べ、テストデータごとにTrueまたはFalseで結果をcorrect_predictionに保存しておく。
*2の行：correct_predictionに入っているTrueの数(1.0 x Trueの数)/correct_predictionに入っているTrue/Falseの数を計算することで、正答率を求めている
という理解をしています。
ですが、例えば体重と性別から身長を推測する場合、出力値は、[p]のようになります。
この場合、accuracyを求めるのに上の方法は使えず、(y - x) ** 2のような方法を使わないといけません。
ですが、正解データは標準化しているので、-1~1に値が収まっていないです。また、tensorflowに対する知識も浅いため、tensorflowでaccuracyをどのように実装すればよいかがわかりません。
どのように実装すればよいかを教えていただけると助かります。
プログラム中で標準化しています。また、colaboratoryのリンクのところから、ソースコードにアクセスでき、元データにもアクセスできます。どうかよろしくおねがいします。
colaboratory ですが、
「このノートブックの読み込み中にエラーが発生しました。ファイルがアクセス可能であることを確認してから、もう一度お試しください。」
と、アクセスできないです。
回答1件
0
ベストアンサー
accuracy(正解率)というのは一般に、分類問題(カテゴリ形式の出力)での指標として利用されるものです。
ご提示の例でいうと、性別を予測するモデルは分類問題で、ご提示のコードで*1の行のtf.argmaxで、モデルの出力を男or女の二値に変換しているわけです。
いわば、このargmaxによって得た値(0or1)がモデルの出力と見なすことができます。
一方、身長を予測するモデルでは、出力は二値ではなく、身長を表す連続値のため、分類問題ではなく、回帰問題と呼ばれます。
この問題では、一般にaccuracyを使ってモデルの精度を評価することはありません。
通常は、期待する結果との差の絶対値の平均を使います。
投稿2019/09/23 13:26
総合スコア622
回答ありがとうございます。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/metrics/mean_absolute_error
こちらのことでしょうか？
そうですね。
それでも可能です。
ただし、tf.metrics配下のメソッドは少し癖があるので注意が必要です。
シンプルにやるのであれば、以下です。
tf.reduce_mean(tf.abs(y_label - y_preds))
わかりました！
ありがとうございます
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