在Keras模型中使用F1评分可以通过以下步骤实现:
from keras import backend as K
from sklearn.metrics import f1_score
def f1(y_true, y_pred):
y_pred = K.round(y_pred)
return f1_score(y_true, y_pred)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', f1])
class F1ScoreCallback(keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
val_f1 = logs.get('val_f1')
print("val_f1: {:.4f}".format(val_f1))
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[F1ScoreCallback()])
这样,训练过程中每个epoch结束时,会打印出验证集上的F1评分值。
F1评分是一种综合考虑了精确率和召回率的评估指标,常用于不平衡数据集中的二分类问题。它的取值范围是0到1,数值越高表示模型的性能越好。
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