为什么Keras精度指标不能与sklearn.metrics精度度量相同？

Keras和sklearn.metrics是两个不同的库，它们在计算精度指标时采用了不同的实现方式和计算逻辑，因此得到的结果可能不相同。

Keras是一个用于构建深度学习模型的高级API，它提供了一系列方便的函数和工具来简化模型的构建和训练过程。Keras中的精度指标是通过比较预测结果和真实标签来计算的，通常使用准确率（accuracy）作为精度指标。准确率是预测正确的样本数与总样本数之比。

sklearn.metrics是scikit-learn库中的一个模块，提供了一系列用于评估模型性能的指标。sklearn.metrics中的精度度量是通过比较预测结果和真实标签来计算的，同样使用准确率（accuracy）作为精度度量。准确率的计算方式与Keras中的准确率计算方式相同，都是预测正确的样本数与总样本数之比。

尽管两者都使用准确率作为精度指标，但由于Keras和sklearn.metrics是独立开发的库，它们在实现细节上可能存在差异，例如数据处理、标签编码、计算方式等方面的差异，这些差异可能导致最终计算出的精度指标不相同。

总结起来，Keras精度指标与sklearn.metrics精度度量不相同是因为它们是不同的库，采用了不同的实现方式和计算逻辑。在使用这两个库时，需要注意它们的差异，并根据具体情况选择适合的库来计算精度指标。