Đánh giá mô hình trên Auto MPG dataset với TensorFlow

TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở. Cài đặt: pip install tensorflow. Tensor: mảng đa chiều.

Bài toán hồi quy: dự đoán biến liên tục. Dữ liệu Auto MPG: xe hơi thập niên 70-80. Dự đoán MPG.

Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).

Ví dụ

def plot_loss(history):
    plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
    plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
    plt.ylim([0, 10])
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Error [MPG]')
    plt.legend()
    plt.grid(True)

plot_loss(history)

test_results = {}
test_results['hrspwr_model'] = hrspwr_model.evaluate(
    test_features['Horsepower'],
    test_labels, verbose=0)

Nguồn mã: TensorFlow Regression Tutorial

Đầu ra

Đánh giá mô hình trên Auto MPG dataset với TensorFlow

Giải thích

Hàm evaluate() đo lường khả năng khái quát của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy.
Trực quan hóa loss train/validation qua epochs bằng matplotlib.