Update app.py

app.py

@@ -365,7 +365,7 @@ print("trained!!!!!")
 #recall: Recall ist ein Maß dafür, wie viele der tatsächlich positiven Beispiele das Modell richtig klassifiziert hat (möglichst nahe 1)
 #precision: Maß dafür, wie viele der vom Modell als positiv klassifizierten Beispiele tatsächlich positiv sind (möglichst nahe 1)
 print ("#################Evaluate:#################")
-loss, accuracy, f1_score, recall, precision =  trainer.evaluate(eval_dataset=lm_datasets["test"]))
+loss, accuracy, f1_score, recall, precision =  trainer.evaluate(eval_dataset=lm_datasets["test"])
 print(loss, accuracy, f1_score, recall, precision)
 print("Done Eval")