Update app.py

app.py

@@ -40,7 +40,7 @@ def group_texts(examples):
 #Funktion, die der trainer braucht, um das Training zu evaluieren - mit einer Metrik
 def compute_metrics(eval_pred):
     #Metrik berechnen, um das training messen zu können - wird es besser???
-    metric = evaluate.load("accuracy")
+    metric = evaluate.load("accuracy")   #3 Arten von gegebener Metrik: f1  oder roc_auc  oder accuracy
     logits, labels = eval_pred
     predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
     #Call compute on metric to calculate the accuracy of your predictions.