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skorch - Skorch：如何绘制训练和验证的准确度

问题描述

在我们用 Skorch 完成训练后，有没有办法绘制训练和验证的准确性net.fit(X_train, y_train)。我们可以看到train_loss, valid_loss，valid_acc但是train_acc呢？谢谢你。

标签： skorch

解决方案

这也在skorch 问题跟踪器中得到了回答，但简而言之，您可以简单地添加更多的得分器来提高训练的准确性：

net = NeuralNetClassifier(
    # ...
    callbacks=[
        EpochScoring(scoring='accuracy', name='train_acc', on_train=True),
    ],
)

如果您在 jupyter notebook 中工作，您可以简单地运行

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(net.history[:, 'train_acc'])

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