accuracy:0.7372 balanced_accuracy:0.7367 precision:0.7471 recall:0.7041 f1-score:0.7249 roc:0.8057 accuracy:0.7402 balanced_accuracy:0.7394 precision:0.7584 recall:0.6923 f1-score:0.7238 roc:0.8069 accuracy:0.7371 balanced_accuracy:0.7360 precision:0.7675 recall:0.6676 f1-score:0.7141 roc:0.7989这三个模型哪一个性能更好

根据给出的指标来看，第一个模型的性能较好，因为其accuracy、balanced_accuracy、f1-score以及roc指标的值均较高。在精确度（precision）方面，第三个模型略高于其他两个模型。在召回率（recall）方面，第一个模型略高于其他两个模型。综合来看，第一个模型的性能更好。

相关问题

accuracy:0.7355 balanced_accuracy:0.7351 precision:0.7398 recall:0.7130 f1-score:0.7261 roc:0.8043 accuracy:0.7372 balanced_accuracy:0.7367 precision:0.7471 recall:0.7041 f1-score:0.7249 roc:0.8057 accuracy:0.7402 balanced_accuracy:0.7394 precision:0.7584 recall:0.6923 f1-score:0.7238 roc:0.8069 accuracy:0.7371 balanced_accuracy:0.7360 precision:0.7675 recall:0.6676 f1-score:0.7141 roc:0.7989 这几个模型哪一个性能更好

根据给出的指标来看，第一个模型的性能最好，因为在所有指标中，它的值都最高。其中，accuracy和balanced_accuracy是评估整个模型综合性能的指标，precision和recall则分别关注模型的准确率和召回率，在这些方面第一个模型都表现得更好。而f1-score则是综合考虑precision和recall的指标，同样也可以看出第一个模型更优。最后，roc指标主要用于衡量二分类模型预测效果，也表明第一个模型的性能更加稳定。

loss: nan - accuracy: 0.8802 - val_loss: nan - val_accuracy: 0.8792 - lr: 0.0010 loss为nan的原因

当loss为nan时，通常是由于模型训练中出现了一些数值计算上的问题，如除以0或者对负数求对数等非法操作。这些操作会导致计算出的损失值为nan。

解决这个问题的方法有以下几种：
1. 检查输入数据是否有问题，比如是否存在NaN或Inf等异常值；
2. 尝试减小学习率，减少模型的复杂度等；
3. 检查模型架构，确保没有出现不合理的计算，例如除以0或者对负数求对数等非法操作；
4. 尝试使用数值稳定的计算方法，例如tf.keras.backend.epsilon()等。