如何查看两个类别的准确性，而不是在bert情感分析中单独显示每个类别的准确性

在BERT情感分析中，如果想要查看两个类别的准确性，而不是单独显示每个类别的准确性，可以进行以下步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备一个标注好的数据集，其中每个样本都有对应的情感类别标签。确保数据集中包含两个或多个情感类别。
2. 模型训练：使用BERT模型进行情感分析的训练。可以使用已经预训练好的BERT模型，也可以根据自己的需求进行微调。在训练过程中，使用数据集进行模型的训练，并根据标签进行监督学习。
3. 模型评估：训练完成后，使用另外一个标注好的测试数据集对模型进行评估。对于每个样本，模型会给出一个情感类别的预测结果。
4. 计算准确性：根据测试数据集中的真实标签和模型的预测结果，可以计算出整体的准确性。具体计算方式为：将模型预测正确的样本数除以总样本数，得到准确性的百分比。
5. 查看两个类别的准确性：为了查看两个类别的准确性，可以将测试数据集中的样本按照情感类别进行分类。然后，分别计算每个类别的准确性。具体计算方式为：将模型预测正确的该类别样本数除以该类别总样本数，得到该类别的准确性百分比。

通过以上步骤，可以得到整体的准确性以及每个类别的准确性。这样可以更全面地了解模型在不同情感类别上的表现。在实际应用中，可以根据准确性结果进行模型的优化和改进。

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