binary_accuracy在keras Metrices中，预测一个样本为正和负的阈值是多少

在Keras Metrics中，binary_accuracy是一种用于衡量二分类模型性能的指标。它计算模型预测的样本标签与真实标签之间的准确率。

预测一个样本为正和负的阈值是0.5。当模型输出的概率大于0.5时，将样本预测为正类；当模型输出的概率小于等于0.5时，将样本预测为负类。

binary_accuracy的优势是简单直观，易于理解和解释。它可以帮助评估模型在二分类任务中的整体准确率。

适用场景：

二分类任务：binary_accuracy适用于二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、判断图像中是否包含特定物体等。
模型评估：binary_accuracy可以作为模型评估的指标之一，用于衡量模型在二分类任务中的性能。

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具体计算方法为：1）根据y_pred中的每个样本预测的分数得到y_pred_new=[1, 1, 1, 0]；2）将y_true和y_pred_new代入到2.1中计算得到最终的categorical_accuracy...categorical_accuracy要求样本在真值类别上的预测分数是在所有类别上预测分数的最大值，才算预测对，而top_k_categorical_accuracy只要求样本在真值类别上的预测分数排在其在所有类别上的预测分数的前..., 1], [0, 1], [0, 1], [0, 2]]；3）根据每个样本的真实标签是否在预测标签的top_k内来统计准确率，上述4个样本为例，2不在[0, 1]内，1在[0, 1]内，1在[0, 1...[0, 1], [0, 2]]；2）根据每个样本的真实标签是否在预测标签的top_k内来统计准确率，上述4个样本为例，2不在[0, 1]内，1在[0, 1]内，1在[0, 1]内，0在[0, 2]内，4...以上这篇Keras官方中文文档:性能评估Metrices详解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。

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TN: 一组预测为负样本的图片中，真的是负样本的图片数。 FP: 一组预测为正样本的图片中，其实是负样本的图片数。又称“误检” FN: 一组预测为负样本的图片中，其实是正样本的图片数。...因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候，比如正样本数为1，负样本数为99时，模型只要每次都将给定的样本预测成负样本，那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99，精度依然可以很高，...比如阈值取0.6，则所有被预测出的概率大于该阈值的样本，都认为是被预测成了正样本，这些被预测成正样本的样本中，实际是由TP(真的是正样本)和FP(并不是正样本)组成的。...当阈值设为0时，相当于所有样本预测为正，查全率达到1，误检率当然也达到1；当阈值设为1时，相当于所有样本预测为负，查全率达到0(太严格了)，误检率当然也达到0(因为严格嘛)。...如果在排序的时候遇到了概率值相同的情况，其实谁前谁后是没有关系的，只是在累加正样本的序号的时候，如果有正样本的概率值和其他样本(包括正和负)的概率值一样，那么序号是通过这些相同概率值的样本的序号的算术平均数来计算的

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模型在训练数据上的表现很好，并不意味着它在前所未见的数据上也会表现得很好，而且你真正关心的是模型在新数据上的性能（因为你已经知道了训练数据对应的标签，显然不再需要模型来进行预测）。...例如，你的模型最终可能只是记住了训练样本和目标值之间的映射关系，但这对在前所未见的数据上进行预测毫无用处。下一章将会更详细地讨论这一点。 ...中间层使用 relu 作为激活函数，最后一层使用 sigmoid 激活以输出一个 0~1 范围内的概率值（表示样本的目标值等于 1 的可能性，即评论为正面的可能性）。...', 'loss', 'binary_accuracy']) 字典中包含 4 个条目，对应训练过程和验证过程中监控的指标。...使用训练好的网络在新数据上生成预测结果训练好网络之后，你希望将其用于实践。你可以用 predict 方法来得到评论为正面的可能性大小。

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（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。...相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？...同样，真负例是指模型将负类别样本正确地预测为负类别。假正例是指模型将负类别样本错误地预测为正类别，而假负例是指模型将正类别样本错误地预测为负类别。...该模型的精确率为 0.5，也就是说，该模型在预测恶性肿瘤方面的正确率是 50%。 4.2 召回率召回率尝试回答以下问题：在所有正类别样本中，被正确识别为正类别的比例是多少？...因此，在检查预测偏差时，你无法仅根据一个样本准确地确定预测偏差；你必须在“一大桶”样本中检查预测偏差。

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[1]） TP=cnf_matrix[1][1] #预测为正的真实标签为正 FP=cnf_matrix[0][1] #预测为正的真实标签为负 FN=cnf_matrix[1][0] #预测为负的真实标签为正...TN=cnf_matrix[0][0] #预测为负的真实标签为负 accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) precision=TP/(TP+FP) recall=TP/(TP+FN...6、二分类其他评价指标（这两个我重新在colab上运行的，因此数据和上面不一样） ROC曲线：横坐标：假正率（False positive rate， FPR），预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例...； FPR = FP / ( FP +TN) 纵坐标：真正率（True positive rate， TPR），这个其实就是召回率，预测为正且实际为正的样本占所有正例样本的比例。...对于二值分类问题，实例的值往往是连续值，通过设定一个阈值，将实例分类到正类或者负类（比如大于阈值划分为正类）。上述中我们直接利用四舍五入来区分正类和负类。

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条数据，把9900条负例中预测为正例的样本（也就是预测错误的样本）再随机采样100条和第一轮训练的数据放到一起去训练第二轮分类器；同样的方法用第二轮分类器去预测负例候选集剩余的9800条数据，直到训练的第...拿二分类任务来举例，通常使用交叉熵来计算损失，下面是交叉熵的公式：上面的公式中y是样本的标签，p是样本预测为正例的概率。...还拿上面的例子举例，有100条正样本和1W条负样本，那么我们设置a的值为10000/10100，那么正样本对Loss的贡献值会乘以一个系数10000/10100，而负样本对Loss的贡献值则会乘以一个比较小的系数...当γ设置为2时，对于模型预测为正例的样本也就是p>0.5的样本来说，如果样本越容易区分那么(1-p)的部分就会越小，相当于乘了一个系数很小的值使得Loss被缩小，也就是说对于那些比较容易区分的样本Loss...，下面是一些其他的样本不均衡策略： 4.1 调节阈值修改正负样本比例通常情况下Sigmoid函数会将大于0.5的阈值预测为正样本。

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分类模型评估指标

准确率顾名思义，就是模型预测准确的概率，预测准确包含了真阳性和真阴性两种情况，对应的公式如下 ? 2. 精确率精确率，又叫做查准率，指的是模型预测为正的样本中实际情况也为正的概率，公式如下 ?...召回率召回率，又叫做查全率，指的是实际为正的样本中模型预测为正的概率，公式如下 ? 对于不同的应用场景，精确率和召回率这两个指标各有侧重。...在PR-R曲线中，存在一个平衡点的概念，即Break-Even Point, 简称BEP，在该点处，查准率=召回率。..., 称之为假阳性率，描述的是实际为负的样本中，模型预测为正的概率。...对于真阳性率和假阳性率而言，这两个指标都是基于实际样本中正和负两部分的数目单独分开定义的，所以无论实际样本正负分布的比例有多么不均衡，都不会影响这两个指标的计算。

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混淆矩阵在分类任务中，模型预测和标签总不是完全匹配，而混淆矩阵 (confusion matrix) 就是记录模型表现的 N×N 表格 (其中 N 为类别的数量)，通常一个轴列出真实类别，另一个轴列出预测类别...第一个点：当阈值 = 0.9，那么第 1 个样本预测为 P，后 19 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 1/10 =0.1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 -...10/10 =0 阈值 0.9 → (0, 0.1) 第二个点：当阈值 = 0.8，那么第 1, 2 个样本预测为 P，后 18 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 2/10 =...第四个点：当阈值 = 0.6，那么前 4 个样本预测为 P，后 16 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 3/10 =0.3 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 9...最后一个点：当阈值 = 0.1，那么全部样本预测为 P，零样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 10/10 =1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 0/10 =1

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一文读懂机器学习分类模型评价指标

我们可以把precision也理解为，当你的模型作出一个新的预测时，它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的可能性是多少。一般来说呢，鱼与熊掌不可兼得。...，将其他所有类化为一类） 2.2 ROC曲线在众多的机器学习模型中，很多模型输出的是预测概率，而使用精确率、召回率这类指标进行模型评估时，还需要对预测概率设分类阈值，比如预测概率大于阈值为正例，反之为负例...例如在癌症预测的场景中，假设没有患癌症的样本为正例，患癌症样本为负例，负例占比很少(大概0.1%)，如果使用准确率评估，把所有的样本预测为正例便可以获得99.9%的准确率。...从Mann–Whitney U statistic的角度来解释，AUC就是从所有1样本中随机选取一个样本，从所有0样本中随机选取一个样本，然后根据你的分类器对两个随机样本进行预测，把1样本预测为1的概率为...即AUC是指随机给定一个正样本和一个负样本，分类器输出该正样本为正的那个概率值比分类器输出该负样本为正的那个概率值要大的可能性。所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。

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