keras中搭建的model计算特异性，召回率和F1分数

时间: 2023-06-09 14:08:17 浏览: 115

在keras里面实现计算f1-score的代码

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ ### 以下链接里面的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_precisio 在Keras中，F1分数是一种常用的评价指标，特别是在处理不平衡数据集时，因为它同时考虑了精确率和召回率。F1分数是精确率和召回率的调和平均数，可以提供一个综合的评估标准。在给定的代码中，作者创建了一个自定义的回调函数`Metrics`来在训练过程中计算并记录F1分数。我们需要导入必要的库，包括`numpy`用于数值计算，`keras.callbacks.Callback`是Keras中回调函数的基础类，以及`sklearn.metrics`中的`confusion_matrix`、`f1_score`、`precision_score`和`recall_score`，这些是用来计算各种评估指标的函数。 ```python import numpy as np from keras.callbacks import Callback from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score ``` 接下来，定义`Metrics`类，它继承自`Callback`。这个类有三个成员变量，分别用于存储每个训练周期结束时的F1分数、精确率和召回率。 ```python class Metrics(Callback): def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] ``` `on_epoch_end`方法会在每个训练周期结束时被调用。在这个方法中，我们首先获取验证数据的预测值和真实值，然后使用`f1_score`、`precision_score`和`recall_score`计算对应的指标，并将它们添加到对应的列表中。打印出这些值。 ```python 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: %.3f — val_precision: %.3f — val_recall %.3f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) ``` 我们可以将`Metrics`实例作为回调函数传递给`model.fit()`，这样在训练过程中，F1分数和其他指标就会在每个周期结束后自动计算和记录。 ```python 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)) ``` 除了F1分数，Keras还内置了一些常用的评价函数，如： 1. `binary_accuracy`: 对于二分类问题，计算所有预测值上的平均正确率。 2. `categorical_accuracy`: 对于多分类问题，计算所有预测值上的平均正确率。 3. `sparse_categorical_accuracy`: 类似`categorical_accuracy`，但在预测稀疏目标值时适用。 4. `top_k_categorical_accuracy`: 计算top-k正确率，只要预测值的前k个中有目标类别就算预测正确。 5. `sparse_top_k_categorical_accuracy`: 与`top_k_categorical_accuracy`类似，但适用于稀疏情况。这些内置的评估函数在训练过程中可以直接使用，无需自定义回调，简化了模型评估的流程。在实际应用中，根据任务的具体需求选择合适的评价指标是非常重要的。

Keras中搭建的model可以使用sklearn中的metrics函数计算特异性，召回率和F1分数。其中，特异性可以使用metrics.specificity_score进行计算，召回率可以使用metrics.recall_score进行计算，F1分数可以使用metrics.f1_score进行计算。这些函数需要将预测结果和真实标签作为输入，并输出相应的分数值。

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keras中搭建的model计算特异性，召回率和F1分数

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