python-3.x - Tensorflow-如何显示线性回归模型的准确率

Question

我有一个似乎有效的线性回归模型。我首先将 data 加载到 X 中，将目标列加载到 Y 中，之后我实现以下...

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(
    X_data, 
    Y_data, 
    test_size=0.2
)

rng = np.random

n_rows = X_train.shape[0]

X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")


W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")

pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b)

cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2)/(2*n_rows))

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(cost)



init = tf.global_variables_initializer()
init_local = tf.local_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

    sess.run([init, init_local])

    for epoch in range(FLAGS.training_epochs):

        avg_cost = 0

        for (x, y) in zip(X_train, Y_train):

            sess.run(optimizer, feed_dict={X:x, Y:y})

        # display logs per epoch step
        if (epoch + 1) % FLAGS.display_step == 0:

            c = sess.run(
                cost, 
                feed_dict={X:X_train, Y:Y_train}
            )

            print("Epoch:", '%04d' % (epoch + 1), "cost=", "{:.9f}".format(c))

    print("Optimization Finished!")

    accuracy, accuracy_op = tf.metrics.accuracy(labels=tf.argmax(Y_test, 0), predictions=tf.argmax(pred, 0))

    print(sess.run(accuracy))

我不知道如何打印模型的准确性。例如，在 sklearn 中，这很简单，如果您有一个模型，则只需打印 model.score(X_test, Y_test) 即可。但我不知道如何在 tensorflow 中做到这一点，或者是否可能。

我想我能够计算均方误差。这有什么帮助吗？

编辑

我尝试按照评论中的建议实现tf.metrics.accuracy，但在实现它时遇到问题。文档说它需要 2 个参数，labels 和 predictions，所以我尝试了以下...

accuracy, accuracy_op = tf.metrics.accuracy(labels=tf.argmax(Y_test, 0), predictions=tf.argmax(pred, 0))

print(sess.run(accuracy))

但这给了我一个错误......

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value accuracy/count [[Node: accuracy/count/read = IdentityT=DT_FLOAT, _class=["loc:@accuracy/count"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

具体如何实现这一点？

Answer 1

事实证明，由于这是一个多类线性回归问题，而不是分类问题，因此 tf.metrics.accuracy 不是正确的方法。

我没有以百分比的形式显示模型的准确性，而是专注于减少均方误差 (MSE)。

从其他示例来看，tf.metrics.accuracy从未用于线性回归，而仅用于分类。通常 tf.metric.mean_squared_error 是正确的方法。

我实现了两种方法来计算我对测试数据的预测的总 MSE...

pred = tf.add(tf.matmul(X, W), b)
...
...
Y_pred = sess.run(pred, feed_dict={X:X_test})
mse = tf.reduce_mean(tf.square(Y_pred - Y_test))

或者

mse = tf.metrics.mean_squared_error(labels=Y_test, predictions=Y_pred)

它们的作用相同，但显然第二种方法更简洁。

关于如何测量线性回归模型的准确性有很好的解释 here .