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。
keras,f1-score
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？