关于keras中自定义二分类任务评价指标metrics的用法-创新互联
不懂keras中自定义二分类任务评价指标metrics的用法?其实想解决这个问题也不难,下面让小编带着大家一起学习怎么去解决,希望大家阅读完这篇文章后大所收获。
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keras提供的自定义评价函数功能需要以如下两个张量作为输入,并返回一个张量作为输出。
y_true:数据集真实值组成的一阶张量。
y_pred:数据集输出值组成的一阶张量。
tf.round()可对张量四舍五入,因此tf.round(y_pred)即是预测值张量。
1-tf.round(y_pred)即是预测值张量取反。
1-y_true即是真实值张量取反。
tf.reduce_sum()可对张量求和。
由此可以根据定义构建出四个基础指标TP、TN、FP、FN,然后进一步构建出进阶指标precision、recall、F1score,最后在编译阶段引用上述自定义评价指标即可。
keras中自定义二分类任务常用评价指标及其引用的代码如下
import tensorflow as tf #精确率评价指标 def metric_precision(y_true,y_pred): TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred)) TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred))) FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred)) FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred))) precision=TP/(TP+FP) return precision #召回率评价指标 def metric_recall(y_true,y_pred): TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred)) TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred))) FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred)) FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred))) recall=TP/(TP+FN) return recall #F1-score评价指标 def metric_F1score(y_true,y_pred): TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred)) TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred))) FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred)) FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred))) precision=TP/(TP+FP) recall=TP/(TP+FN) F1score=2*precision*recall/(precision+recall) return F1score #编译阶段引用自定义评价指标示例 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', metric_precision, metric_recall, metric_F1score])
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