如何计算keras中每个时期后的查准率和召回率？_分类报告中的查准率和召回率是如何计算的？_在训练过程中，如何计算每个时期后的多类分类问题中的准确率、召回率？ - 腾讯云开发者社区

在Keras中，可以通过使用回调函数来计算每个时期后的查准率和召回率。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，可以用于执行各种操作，包括计算指标。

要计算每个时期后的查准率和召回率，可以自定义一个回调函数，并在每个时期结束时调用该函数。下面是一个示例代码：

from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

class PrecisionRecallCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # 获取当前模型在验证集上的预测结果
        y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0])
        y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int)  # 将概率转换为类别
        
        # 计算查准率和召回率
        precision = precision_score(self.validation_data[1], y_pred)
        recall = recall_score(self.validation_data[1], y_pred)
        
        # 打印结果
        print("Epoch {}: Precision = {:.4f}, Recall = {:.4f}".format(epoch+1, precision, recall))

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 创建回调函数实例
callback = PrecisionRecallCallback()

# 训练模型时指定回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[callback], ...)

在上述代码中，我们自定义了一个名为PrecisionRecallCallback的回调函数，继承自Keras的Callback类。在on_epoch_end方法中，我们首先获取当前模型在验证集上的预测结果y_pred，然后使用precision_score和recall_score函数计算查准率和召回率。最后，我们打印出每个时期的查准率和召回率。

请注意，上述代码中的模型训练部分并未给出具体的代码，你需要根据实际情况创建和编译模型，并使用fit方法进行训练。另外，x_train、y_train、x_val和y_val分别表示训练集和验证集的输入特征和标签。

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希望以上信息对你有所帮助！