keras.metrics中怎么计算F1分数与AUPRC评价指标

在Keras中，可以使用`keras.metrics`模块中的`Precision`、`Recall`、`AUC`等度量标准来计算F1分数和AUPRC评价指标。

为了计算F1分数，可以先计算出模型的精确度和召回率，然后使用以下公式计算F1分数：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

以下是使用Keras计算F1分数的示例代码：

from keras.metrics import Precision, Recall

precision = Precision()
recall = Recall()

def f1_score(y_true, y_pred):
    precision_val = precision(y_true, y_pred)
    recall_val = recall(y_true, y_pred)
    return 2 * ((precision_val * recall_val) / (precision_val + recall_val + 1e-7))

为了计算AUPRC评价指标，可以使用`keras.metrics.AUC`度量标准并将参数`curve`设置为`"PR"`。以下是使用Keras计算AUPRC评价指标的示例代码：

from keras.metrics import AUC

auc_metric = AUC(curve='PR')

def auprc_score(y_true, y_pred):
    auc_metric.update_state(y_true, y_pred)
    return auc_metric.result().numpy()

在使用上面的代码计算指标时，需要将`y_true`和`y_pred`传入评价函数中，它们分别是真实标签和预测标签。