keras metrics中accuracy为什么和sklearn metrics计算的不一样
时间: 2024-06-06 08:07:40 浏览: 14
Keras中的accuracy和sklearn中的accuracy计算方式略有不同,导致计算结果不一样。
在Keras中,accuracy指的是正确分类的样本数占总样本数的比例。在分类问题中,Keras会将输出的概率最大的类别作为预测结果,然后与真实标签进行比较,统计正确分类的样本数。
而在sklearn中,accuracy_score函数默认采用了一种不同的计算方式。它将预测结果与真实标签进行比较,统计预测正确的样本数和预测错误的样本数,然后计算准确率。
因此,如果模型的输出为概率值,需要使用Keras中的accuracy来计算模型的准确率;如果模型的输出为类别标签,可以使用sklearn中的accuracy_score来计算准确率。
相关问题
keras每个epoch的accuracy和metrics的accuracy的区别是什么
Keras每个epoch的accuracy是指在训练数据集上每个epoch结束时的模型准确率。而metrics的accuracy是指在训练数据集和测试数据集上的平均准确率。因此,每个epoch的accuracy是训练过程中的一个指标,用于监控模型的训练过程,而metrics的accuracy是最终模型的评估指标,用于衡量模型在真实场景中的性能。
tf.keras.metrics.accuracy
'b'tf.keras.metrics.accuracy''是一个TensorFlow Keras中的度量标准,用于计算模型分类准确率的指标。它计算模型对于给定输入的平均准确率,即正确预测的样本数占总样本数的比例。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)