'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'
时间: 2023-06-09 22:07:08 浏览: 42
这个问题通常是由于Keras版本问题引起的。在Keras 2.2.4及其更早版本中,'keras.metrics'不支持'CategoricalAccuracy',但在Keras 2.3.0及其更高版本中,'keras.metrics'支持此属性。您可以尝试升级到更高版本的Keras,以解决此问题。
相关问题
AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'
这个错误通常出现在使用较老版本的 Keras 时,因为 CategoricalAccuracy 是在新版本的 Keras 中引入的。要解决这个问题,你可以尝试更新 Keras 到最新版本。或者,你可以将 metrics 中的 CategoricalAccuracy 替换为 accuracy_score。
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:
```python
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
```