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
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】