Kerasでモデルの評価とテストを行う方法は何ですか？

Kerasでは、モデルのevaluate()メソッドを使用してモデルを評価およびテストすることができます。このメソッドは入力データとラベルをパラメータとして受け取り、テストデータでのモデルのパフォーマンスメトリックを返します。例えば、

loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)

test_dataはテストデータであり、test_labelsはそれに対応するラベルです。この方法は、テストデータに対するモデルの損失値と正確度を返します。必要に応じて、異なる評価指標を選択できます。たとえば、正確度、精度、再現率などです。

predict()メソッドを使用してモデルを予測し、予測結果と実際のラベルを使用してさまざまな評価指標を計算することもできます。例えば：

predictions = model.predict(test_data)

その後、予測値とテストラベルに基づいて、正解率や適合率、再現率などの指標を計算することができます。計算にはscikit-learnライブラリの関連する関数を使用することができます。

要评估和测试Keras模型，您可以使用evaluate()和predict()方法，在选择适当的方法和指标之后。