Wenn Multitasking mit DeepChem durchgeführt wird, gibt die Auswertungsmethode der Klasse deepchem.models.Model die durchschnittliche Punktzahl jeder Aufgabe an. Es ist jedoch menschlich zu wissen, was mit der Punktzahl jeder Aufgabe passiert ist. Diesmal habe ich die Methode überprüft, notieren Sie sie sich.
Sie müssen lediglich per_task_metrics = True angeben, wenn Sie die Auswertungsmethode ausführen. Dann wird als zweiter Rückgabewert die Punktzahl für jede Aufgabe erhalten.
validation_score, validation_par_task_score = model.evaluate(validation_set, metrics, transformers, per_task_metrics=True)
print(validation_par_task_score)
Wenn der Bewertungsindex beispielsweise roc_auc lautet und 9 Aufgaben vorhanden sind, kann der roc_auc jeder Aufgabe im folgenden Format abgerufen werden.
{'mean-roc_auc_score': array([0.77601105, 0.80917502, 0.85473596, 0.8459161 , 0.73406951,
0.77492466, 0.65670436, 0.7812783 , 0.80639215])}
DeepChem ist eine tiefe Bibliothek, die zunächst schwer zu bekommen ist, aber Sie können mit viel Versuch und Irrtum tun, was Sie wollen.
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