我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
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### 以下链接里面的codeimport numpy as npfrom keras.callbacks import Callbackfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_scoreclass Metrics(Callback):def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = []def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.model.validation_data[0]))).round() val_targ = self.model.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) print “ — val_f1: %f — val_precision: %f — val_recall %f” %(_val_f1, _val_precision, _val_recall) returnmetrics = Metrics()model.fit( train_instances.x, train_instances.y, batch_size, epochs, verbose=2, callbacks=[metrics], validation_data=(valid_instances.x, valid_instances.y),) |
补充知识：Keras可使用的评价函数
1：binary_accuracy（对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率）
binary_accuracy(y_true, y_pred)
2：categorical_accuracy（对多分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率）
categorical_accuracy(y_true, y_pred)
3：sparse_categorical_accuracy（与categorical_accuracy相同，在对稀疏的目标值预测时有用 ）
sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred)
4：top_k_categorical_accuracy（计算top-k正确率，当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确 ）
top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)
5：sparse_top_k_categorical_accuracy（与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况）
sparse_top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)
以上这篇在keras里面实现计算f1-score的代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23069955/article/details/80709037
