在keras里面實現(xiàn)計算f1-score的代碼

更新時間：2020年06月15日 08:52:39 作者：安于此生_

這篇文章主要介紹了在keras里面實現(xiàn)計算f1-score的代碼，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

### 以下鏈接里面的code
import numpy as np
from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score
class Metrics(Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
 self.val_f1s = []
 self.val_recalls = []
 self.val_precisions = []

def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
 val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.model.validation_data[0]))).round()
 val_targ = self.model.validation_data[1]
 _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict)
 _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict)
 _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict)
 self.val_f1s.append(_val_f1)
 self.val_recalls.append(_val_recall)
 self.val_precisions.append(_val_precision)
 print “ — val_f1: %f — val_precision: %f — val_recall %f” %(_val_f1, _val_precision, _val_recall)
 return

metrics = Metrics()
model.fit(
 train_instances.x,
 train_instances.y,
 batch_size,
 epochs,
 verbose=2,
 callbacks=[metrics],
 validation_data=(valid_instances.x, valid_instances.y),
)

補充知識：Keras可使用的評價函數

1：binary_accuracy（對二分類問題，計算在所有預測值上的平均正確率）

binary_accuracy(y_true, y_pred)

2：categorical_accuracy（對多分類問題，計算在所有預測值上的平均正確率）

categorical_accuracy(y_true, y_pred)

3：sparse_categorical_accuracy（與categorical_accuracy相同，在對稀疏的目標值預測時有用）

sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred)

4：top_k_categorical_accuracy（計算top-k正確率，當預測值的前k個值中存在目標類別即認為預測正確）

top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)

5：sparse_top_k_categorical_accuracy（與top_k_categorical_accracy作用相同，但適用于稀疏情況）

sparse_top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)

以上這篇在keras里面實現(xiàn)計算f1-score的代碼就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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