【进阶】Keras中的模型评估与优化
发布时间: 2024-06-26 18:20:33 阅读量: 7 订阅数: 18
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# 2.1 回归模型评估指标
回归模型评估指标用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常用的回归模型评估指标包括:
### 2.1.1 均方误差(MSE)
MSE 是回归模型中最常用的评估指标。它计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE 越小,模型的预测能力越好。
```python
mse = keras.metrics.MeanSquaredError()
```
### 2.1.2 平均绝对误差(MAE)
MAE 计算预测值与真实值之间的绝对差的平均值。与 MSE 相比,MAE 对异常值不敏感。
```python
mae = keras.metrics.MeanAbsoluteError()
```
### 2.1.3 R平方值(R2)
R2 值衡量模型预测值与真实值之间的相关性。R2 值在 0 到 1 之间,1 表示模型预测值与真实值完全相关。
```python
r2 = keras.metrics.R2()
```
# 2. Keras模型评估指标
在训练Keras模型时,评估模型的性能至关重要。Keras提供了广泛的评估指标,用于衡量模型在不同任务上的表现。这些指标可分为两大类:回归模型评估指标和分类模型评估指标。
### 2.1 回归模型评估指标
回归模型评估指标用于评估模型预测连续值的能力。常用的回归模型评估指标包括:
#### 2.1.1 均方误差(MSE)
均方误差(MSE)是回归模型最常用的评估指标。它衡量预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE越小,模型的预测越准确。
```python
import tensorflow as tf
# 定义真实值和预测值
y_true = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = tf.constant([1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1])
# 计算均方误差
mse = tf.keras.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("均方误差:", mse.numpy())
```
#### 2.1.2 平均绝对误差(MAE)
平均绝对误差(MAE)衡量预测值与真实值之间的绝对差的平均值。与MSE相比,MAE对异常值不那么敏感。
```python
# 计算平均绝对误差
mae = tf.keras.metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("平均绝对误差:", mae.numpy())
```
#### 2.1.3 R平方值(R2)
R平方值(R2)衡量模型预测值与真实值之间的相关性。R2值在0到1之间,1表示完美的相关性,0表示没有相关性。
```python
# 计算R平方值
r2 = tf.keras.metrics.r2_score(y_true, y_pred)
print("R平方值:", r2.numpy())
```
### 2.2 分类模型评估指标
分类模型评估指标用于评估模型预测离散值的能力。常用的分类模型评估指标包括:
#### 2.2.1 精度(Accuracy)
精度衡量模型正确预测样本数量与总样本数量的比率。
```pyt
```
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