我目前正在学习如何使用 BERT 分类。我遵循的教程之一是这个：https://towardsdatascience.com/multi-label-multi-class-text-classification-with-bert-transformer-and-keras-c6355eccb63a
作者展示了分类指标（如图所示），但没有包含代码。 如何创建这些指标？
作者的分类指标
【问题讨论】：
标签： python machine-learning text-classification bert-language-model
这张表肯定是用 sklearn classification_report function 制作的。
类名可以使用target_names参数显示。
【讨论】：
classification_report() 中，我需要输入y_true 和y_pred。我发现y_pred是使用model.predict(test_x)得到的。但是当我运行代码时，它返回一个错误：ValueError: Unsupported value type BatchEncoding returned by IteratorSpec._serialize 后来，我尝试将 test_x 从批处理转换为列表，但随后又出现错误：ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type list) Trying to convert it again using asarray() and将其插入model.predict() 会返回相同的错误。