考试成绩超过100分是什么意思？

Question

我在测试集上测试时创建的 MLP 多次显示测试分数超过 100。会不会是编码或者输入的数据有错误？

我的代码：

model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim = 6))
model.add(Dense(3, activation='tanh'))
model.add(Dense(1))
opt = optimizers.Adam(learning_rate=0.01)

model.compile(optimizer=opt , loss='mean_squared_error')

model.fit(x, y, epochs=ep, batch_size = 50 ,verbose=0)
test_score = model.evaluate(test_x, test_y, verbose = 0)
test_score = sqrt(test_score)
test_score = get_unscaled (test_sf, np.array([test_score]))

Answer 1

model.evaluate 可以返回两种类型的值：

• 标量：如果您没有将值显式传递给metric 属性到model.compile，它只返回损失（如果是均方误差，则可以是任何非负实数）。
• 标量列表：如果您已将指标传递给model.compile，model.evaluate 返回标量列表，第一个元素是损失，所有其他元素都是您传递的指标的值。

为了简单地解决您的问题，请将您所需的指标（例如准确度）传递给 model.compile，例如 model.compile(optimizer=opt, loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])。然后运行model.evaluate 将返回[loss, accuracy]。参考this。

在开始编码之前，您需要了解自己在做什么。您似乎不清楚均方误差的含义。请先阅读理论和 Keras documentation。