module 'tensorflow.keras.metrics' has no attribute 'F1Score'

F1Score 是在 sklearn.metrics 模块中定义的，而不是在 tensorflow.keras.metrics 中。要使用 F1Score，您需要导入 sklearn.metrics 模块并使用相应的函数。

以下是一个示例代码片段，演示如何计算和使用 F1Score：

from sklearn.metrics import f1_score

# 假设您有真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算 F1 分数
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("F1 分数:", f1)

请确保已安装 scikit-learn 库，可以使用以下命令安装：

pip install scikit-learn

相关问题

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：

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。

module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'Desne'

您的问题是关于 TensorFlow 中 keras.layers 模块中的一个拼写错误。正确的层名称应该是 Dense，而不是 Desne。请注意正确拼写该层名称，您的代码应该可以正常运行。如果问题仍然存在，请检查您的 TensorFlow 版本是否正确安装，并且确保您正在使用正确的 API 版本。