Python mxnet.metric.CompositeEvalMetric用法及代码示例

用法: class mxnet.metric.CompositeEvalMetric(metrics=None, name='composite', output_names=None, label_names=None)

参数：

metrics：(list of EvalMetric) - 子指标列表。
name：(str) - 此度量实例的名称用于显示。
output_names：(list of str, or None) - 使用update_dict 更新时应使用的预测名称。默认情况下包括所有预测。
label_names：(list of str, or None) - 使用update_dict 更新时应使用的标签名称。默认情况下包括所有标签。

基础： mxnet.metric.EvalMetric

管理多个评估指标。

例子：

>>> predicts = [mx.nd.array([[0.3, 0.7], [0, 1.], [0.4, 0.6]])]
>>> labels   = [mx.nd.array([0, 1, 1])]
>>> eval_metrics_1 = mx.metric.Accuracy()
>>> eval_metrics_2 = mx.metric.F1()
>>> eval_metrics = mx.metric.CompositeEvalMetric()
>>> for child_metric in [eval_metrics_1, eval_metrics_2]:
>>>     eval_metrics.add(child_metric)
>>> eval_metrics.update(labels = labels, preds = predicts)
>>> print eval_metrics.get()
(['accuracy', 'f1'], [0.6666666666666666, 0.8])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.metric.CompositeEvalMetric。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。