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在keras里面实现计算f1-score的代码
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！

### 以下链接里面的code
import numpy as np
from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score
class 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)
 return

metrics = 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。

标签：
keras,f1-score
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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