false positive error
时间: 2023-05-12 16:04:11 浏览: 40
False positive error是指在测试中,一个本来应该被判定为负面的结果被错误地判定为正面的情况。这种错误通常会导致误解和不必要的麻烦。在机器学习和数据分析领域中,减少false positive error是非常重要的。
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keras自定义false positive error
Keras自定义false positive error的方法是使用混淆矩阵来计算误差。混淆矩阵是一个二维矩阵,其中行表示实际类别,列表示预测类别。在混淆矩阵中,真正例(True Positive)表示模型正确预测为正例的数量,假正例(False Positive)表示模型错误地将负例预测为正例的数量。通过计算混淆矩阵中的假正例数量,可以得到false positive error。具体实现方法可以参考Keras官方文档中的例子。
keras自定义false positive error代码
以下是一个使用 Keras 自定义 false positive error 的代码示例:
```python
import keras.backend as K
def false_positive(y_true, y_pred):
# 计算真实标签中为 0,但是预测标签中为 1 的数量
fp = K.sum(K.cast(K.greater(y_true, y_pred), 'float'), axis=0)
return fp
# 在模型编译时使用自定义误差函数
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[false_positive])
```
这个代码定义了一个名为 `false_positive` 的函数,它计算了真实标签中为 0,但是预测标签中为 1 的数量。在模型编译时,我们可以将这个函数作为一个指标(metrics)传递给 Keras,这样训练过程中就会输出 false positive 的数量。