AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'
时间: 2023-10-16 16:06:49 浏览: 87
这个错误通常出现在使用较老版本的 Keras 时,因为 CategoricalAccuracy 是在新版本的 Keras 中引入的。要解决这个问题,你可以尝试更新 Keras 到最新版本。或者,你可以将 metrics 中的 CategoricalAccuracy 替换为 accuracy_score。
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AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'adjusted_rand_score'
在Keras中,`adjusted_rand_score`不是`keras.metrics`模块的属性。`adjusted_rand_score`是一个用于计算聚类算法性能的指标,通常在`sklearn.metrics`模块中使用。
如果你想在Keras中使用`adjusted_rand_score`,你需要导入`sklearn.metrics`模块,并使用它来计算聚类算法的性能。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
# 假设你有两个聚类结果的标签
labels_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
labels_pred = [0, 0, 1, 1, 3, 3]
# 计算adjusted_rand_score
score = adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
print("Adjusted Rand Score:", score)
```
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.metrics' has no attribute 'Precision'
抱歉,我之前给出的答案有误。在TensorFlow 2.0及以上版本中,没有名为`Precision`的指标类。
要计算精确率(precision),你可以使用`tf.keras.metrics.Precision`类的实例,并将其添加到`metrics`参数中。请注意,这个类的默认阈值为0.5,可以根据需要进行调整。
以下是一个正确的例子:
```python
import tensorflow as tf
precision = tf.keras.metrics.Precision()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', precision])
```
在这个例子中,我们导入了TensorFlow库,并使用`tf.keras.metrics.Precision`类创建了一个精确率指标对象。然后,将该精确率指标对象添加到`metrics`参数中传递给`model.compile()`函数。
如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,可以尝试使用`tf.keras.metrics.Precision()`来计算精确率。否则,请确保你使用的是TensorFlow 2.0及以上版本。
希望这次的回答能够帮到你!如有其他问题,请随时提问。