训练和测试准确性避免了过度拟合，验证准确率为 98%，但分类报告始终为 0.01%?

Question

我已经使用 CNN 完成了水果检测图像分类问题，我已经完成了训练和拟合模型的所有事情，我的准确性和验证准确性几乎是 100%，但是当我尝试从我的模型中打印分类报告和混淆矩阵时，它总是显示精度，召回率和最终准确性始终为 0.01%，混淆矩阵也很奇怪。为什么会这样，请帮助我。代码可在代码部分找到。谢谢。

这是我的水果分类代码

Answer 1

您的测试数据正在被打乱，这就是分类报告给出较低准确性的原因。 用

shuffle=False 

在预测时对测试集进行预测，以便保持预测的顺序，进而将其与正确的真实值进行比较。