如何在 Keras 中计算准确率和召回率 [英] How to calculate precision and recall in Keras

问题描述

我正在用 Keras 2.02(带有 Tensorflow 后端)构建一个多类分类器，我不知道如何在 Keras 中计算准确率和召回率.请帮帮我.

I am building a multi-class classifier with Keras 2.02 (with Tensorflow backend)，and I do not know how to calculate precision and recall in Keras. Please help me.

推荐答案

Python 包 keras-metrics 可能对此有用(我是包的作者).

Python package keras-metrics could be useful for this (I'm the package's author).

import keras
import keras_metrics

model = models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid", input_dim=2))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="softmax"))

model.compile(optimizer="sgd",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=[keras_metrics.precision(), keras_metrics.recall()])

UPDATE:从 Keras 版本 2.3.0 开始，库分发包中提供了精度、召回率等指标.

UPDATE: Starting with Keras version 2.3.0, such metrics as precision, recall, etc. are provided within library distribution package.

用法如下:

model.compile(optimizer="sgd",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=[keras.metrics.Precision(), keras.metrics.Recall()])

这篇关于如何在 Keras 中计算准确率和召回率的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！