Como podemos checar as métricas de classificação do modelo neural da biblioteca Scikit-Learn? Gráfico de Matriz de Dispersão Regressão Linear Grá...

Para checar as métricas de classificação do modelo neural da biblioteca Scikit-Learn, podemos utilizar a função "classification_report" do módulo "metrics". Essa função retorna diversas métricas de avaliação do modelo, como precisão, recall, f1-score e suporte, para cada classe do problema de classificação. Exemplo de código: ``` from sklearn.metrics import classification_report # y_true são as classes verdadeiras e y_pred são as classes previstas pelo modelo print(classification_report(y_true, y_pred)) ``` Além disso, também é possível utilizar outras funções do módulo "metrics" para calcular métricas específicas, como a acurácia (accuracy_score) e a matriz de confusão (confusion_matrix).