Olá Felix,
1) Você pode recuperar y_test a partir do test_dataset. Como cada iteração do test_dataset retorna um batch de (X, y), nós podemos acumular todos os batches de y em uma lista, e depois transformá-la em um numpy array.
y_true = [] for X, y in test_dataset: y_true.append(y.numpy()) y_true = np.concatenate(y_true)
Para y_pred, basta usar o modelo no modo de predição:
y_pred = Dcnn.predict(test_dataset) y_pred = y_pred.reshape(-1)
Agora, se você inspecionar y_test e y_pred, vai ver que o primeiro contém 0 e 1, e o segundo contém valores reais no intervalo entre 0 e 1. Isso porque y_pred retorna a probabilidade de o tweet ser da classe 1. Para converter em 0 e 1, basta fazer y_pred = y_pred > 0.5, ou seja, se a probabilidade retornada pelo modelo for maior que 50%, a resposta final será 1, caso contrário será 0.
Aí você pode usar as duas variáveis com as funções que citou.
2) Foi sim, na aula Criação da base de dados por volta de @14:00. O professor usou o dataset de teste na parte de avaliação do modelo.