Мне интересно, почему мой estimator.evaluate дает только accuracy, что не очень полезно из-за крайне несбалансированных классов.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Training for step = 0
Train Time (s): 71.8534505367279
Eval Metrics (Validation): {'accuracy': 0.98585105, 'average_loss': 0.03573704, 'loss': 4.5569196, 'global_step': 100}
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Я вижу, что у других есть другие метрики, такие как Recall, Precision и т. д. без добавления оценочного хука, например, здесь
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Training for step = 0
Train Time (s): 78.62789511680603
Eval Metrics (Train): {'accuracy': 0.84863335, 'accuracy_baseline': 0.5005, 'auc': 0.9279859, 'auc_precision_recall': 0.92819566, 'average_loss': 0.34581015, 'label/mean': 0.5005, 'loss': 44.145977, 'precision': 0.86890674, 'prediction/mean': 0.47957155, 'recall': 0.8215118, 'global_step': 100}
Eval Metrics (Validation): {'accuracy': 0.8454, 'accuracy_baseline': 0.505, 'auc': 0.92413086, 'auc_precision_recall': 0.9200026, 'average_loss': 0.35258815, 'label/mean': 0.495, 'loss': 44.073517, 'precision': 0.8522351, 'prediction/mean': 0.48447067, 'recall': 0.8319192, 'global_step': 100}
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Я не мог найти, как это сделать из документации, может быть, я что-то пропустил.Благодарим Вас за помощь!
Лучший