python：kerasの回帰の精度が出力されません。

Question

以下のように、回帰モデルの精度（accuracy）を出力させたいのですが、エラーとなってしまいます。
分類の場合はちゃんと出力されるのですが、回帰の場合は、また別なのでしょうか？
相関係数＝0.97 のようなものはないのでしょうか？
ご指導頂ければ助かります。

#ニュートラルネットワークで使用するモデル作成
model = Sequential()

model.add(Dense(1000, activation = 'relu'))
model.add(Dense(800, activation = 'relu'))
model.add(Dense(100, activation =  'relu'))
model.add(Dense(1))

# モデルをコンパイル 

from keras.optimizers import Adam
model.compile(Adam(lr=1e-3), loss="mean_squared_error")

#トレーニングデータで学習し，テストデータで評価（平均2乗誤差を用いる）

hist = model.fit(x_train_std, y_train, batch_size=128, epochs=100, verbose=0,validation_data=(x_test_std, y_test))

#　評価の実行
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import accuracy_score
predict_classes = model.predict_classes(x_test_std)

score = model.evaluate(x_test_std,y_test)
accuracy = model.score(x_test_std, y_test)
print(f"テストデータ正解率⇒　{accuracy}")

以下、エラーメッセージ

102/102 [==============================] - 0s 59us/step
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-194-b07aa46e3cb8> in <module>
      5 
      6 score = model.evaluate(x_test_std,y_test)
----> 7 accuracy = model.score(x_test_std, y_test)
      8 print(f"テストデータ正解率⇒　{accuracy}")

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'score'

Answer 1

私はmodel.predictした結果を、sklearnの評価関数に突っ込むことが多いですね。もっとスマートなやり方があるかもしれませんが…
あとは、model.fitするときにloss以外にmetrics引数で、監視したい評価指標を学習ログとしてアウトプットできる機能があったかと思います。

Comments

[python_2019]

ご回答ありがとうございました。
ご指摘内容を勉強させていただきたいと思います。