top_k_categorical_accuracy
时间: 2023-05-01 15:05:26 浏览: 84
b'top_k_categorical_accuracy'是一个用于多分类问题的评估指标。它衡量的是在给定的k个预测类别中,有多少个与真实类别匹配。例如,假设一个样本的真实类别是类别3,如果模型的前3个预测类别是[类别1, 类别3, 类别4],则b'top_3_categorical_accuracy'评分为1,而b'top_2_categorical_accuracy'评分为0。
相关问题
categorical_accuracy
categorical_accuracy是指分类准确率,是在分类问题中常用的评价指标之一。它是指模型预测的类别与真实类别相同的样本数占总样本数的比例。在多分类问题中,categorical_accuracy可以分为top-k准确率和单一类别准确率。其中,top-k准确率是指模型预测的前k个类别中包含真实类别的样本数占总样本数的比例;单一类别准确率是指模型预测的某一个类别与真实类别相同的样本数占该类别总样本数的比例。
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])怎么变成多分类
如果要将这个二分类的模型改为多分类,可以将损失函数修改为"categorical_crossentropy",并且在模型编译时指定"metrics"参数为"accuracy"或者其他的分类指标,例如"top_k_categorical_accuracy",代码如下:
```
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
```
同时,需要将标签数据进行one-hot编码,例如使用Keras中的"to_categorical"函数将标签转换为独热编码格式。
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