如何在keras分类器中使用'Recall‘作为度量？

在Keras中，我们可以使用'Recall'作为度量来评估分类器的性能。Recall（召回率）是分类模型中的一种评估指标，衡量模型正确识别出正样本的能力。

要在Keras中使用'Recall'作为度量，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库和模块：

from keras import backend as K
from keras.metrics import Recall

1. 接下来，定义一个自定义函数来计算召回率。在此函数中，我们将使用Keras的后端函数和自定义度量的公式来计算召回率。函数的输入参数为真实标签（y_true）和预测标签（y_pred）。

def recall(y_true, y_pred):
    true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
    possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
    recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
    return recall

在这个函数中，首先使用Keras的后端函数来计算真正例数目（true_positives），然后计算可能的正例数目（possible_positives），最后计算召回率（recall）。需要注意的是，在计算过程中使用了K.epsilon()来避免除零错误。

1. 最后，在模型编译时，将'Recall'作为度量添加到metrics参数中：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[recall])

在这个例子中，我们使用了二分类问题中常见的二元交叉熵作为损失函数（loss），并将'Recall'作为度量添加到metrics参数中。

这样，模型在训练过程中将使用'Recall'作为度量来评估其性能。你可以根据实际情况选择其他度量指标和优化器，这里只是一个示例。

需要注意的是，答案中没有提及云计算相关的名词概念、分类、优势、应用场景、推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址。如果需要这些信息，请提供具体的名词以便我为您提供详细的答案。