Keras中的评估和预测函数不提供相同的统计信息

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的评估和预测函数来帮助开发者对模型进行性能评估和预测任务。然而，Keras中的评估和预测函数并不提供相同的统计信息。

评估函数是用来衡量模型在给定数据集上的性能表现的函数。常见的评估函数包括准确率（accuracy）、损失函数（loss）、精确率（precision）、召回率（recall）等。这些评估函数可以帮助开发者了解模型的整体性能以及在不同类别上的表现。在Keras中，可以使用model.evaluate()函数来进行模型评估。该函数会返回评估指标的数值。

预测函数则是用来对新的数据样本进行预测的函数。开发者可以使用已经训练好的模型对新的数据进行预测，并得到模型对于每个类别的预测概率或者类别标签。在Keras中，可以使用model.predict()函数来进行模型预测。该函数会返回预测结果的概率或者类别标签。

虽然评估和预测函数在功能上有所区别，但它们都是深度学习模型开发中非常重要的工具。评估函数可以帮助开发者了解模型的性能，从而进行模型调优和改进。而预测函数则可以帮助开发者将模型应用到实际的预测任务中，例如图像分类、文本生成等。

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