在Keras中,我们可以使用'Recall'作为度量来评估分类器的性能。Recall(召回率)是分类模型中的一种评估指标,衡量模型正确识别出正样本的能力。
要在Keras中使用'Recall'作为度量,需要按照以下步骤进行操作:
from keras import backend as K
from keras.metrics import Recall
def recall(y_true, y_pred):
true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
return recall
在这个函数中,首先使用Keras的后端函数来计算真正例数目(true_positives),然后计算可能的正例数目(possible_positives),最后计算召回率(recall)。需要注意的是,在计算过程中使用了K.epsilon()来避免除零错误。
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[recall])
在这个例子中,我们使用了二分类问题中常见的二元交叉熵作为损失函数(loss),并将'Recall'作为度量添加到metrics参数中。
这样,模型在训练过程中将使用'Recall'作为度量来评估其性能。你可以根据实际情况选择其他度量指标和优化器,这里只是一个示例。
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