如何計算Keras的精度和召回率

Question

我正在用Keras 2.02（帶有Tensorflow后端）構建一個多類分類器，我不知道如何計算Keras中的精度和召回率。 請幫我。

Answer 1

Python包keras-metrics可能對此有用（我是包的作者）。

import keras
import keras_metrics

model = models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid", input_dim=2))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="softmax"))

model.compile(optimizer="sgd",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=[keras_metrics.precision(), keras_metrics.recall()])

Answer 2

從Keras 2.0開始，精確和召回從主分支中刪除。 你必須自己實現它們。 請按照本指南創建自定義指標： 此處 。

精度和回憶方程可以在這里找到

或者從keras重用代碼，它已被刪除之前， 在這里 。

已刪除指標，因為它們是批處理的，因此值可能正確也可能不正確。

Answer 3

我的回答是基於Keras GH問題的評論 。 它計算驗證精度並在每個時期調用單一編碼的分類任務。 另外，請查看此SO答案 ，了解如何使用keras.backend功能完成此操作。

import keras as keras
import numpy as np
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

model = keras.models.Sequential()
# ...
sgd = SGD(lr=0.001, momentum=0.9)
model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])


class Metrics(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self._data = []

    def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
        X_val, y_val = self.validation_data[0], self.validation_data[1]
        y_predict = np.asarray(model.predict(X_val))

        y_val = np.argmax(y_val, axis=1)
        y_predict = np.argmax(y_predict, axis=1)

        self._data.append({
            'val_recall': recall_score(y_val, y_predict),
            'val_precision': precision_score(y_val, y_predict),
        })
        return

    def get_data(self):
        return self._data


metrics = Metrics()
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[metrics])
metrics.get_data()

Answer 4

這個線程有點陳舊，但萬一它會幫助有人登陸這里。 如果你願意升級到Keras v2.1.6，那么有很多工作要讓有狀態的指標工作，盡管似乎還有更多工作要做（ https://github.com/keras-team/keras / pull / 9446 ）。

無論如何，我發現集成精度/召回的最佳方法是使用子類Layer的自定義度量，如BinaryTruePositives中的示例所示。

回想一下，這看起來像：

class Recall(keras.layers.Layer):
    """Stateful Metric to count the total recall over all batches.

    Assumes predictions and targets of shape `(samples, 1)`.

    # Arguments
        name: String, name for the metric.
    """

    def __init__(self, name='recall', **kwargs):
        super(Recall, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.stateful = True

        self.recall = K.variable(value=0.0, dtype='float32')
        self.true_positives = K.variable(value=0, dtype='int32')
        self.false_negatives = K.variable(value=0, dtype='int32')
    def reset_states(self):
        K.set_value(self.recall, 0.0)
        K.set_value(self.true_positives, 0)
        K.set_value(self.false_negatives, 0)

    def __call__(self, y_true, y_pred):
        """Computes the number of true positives in a batch.

        # Arguments
            y_true: Tensor, batch_wise labels
            y_pred: Tensor, batch_wise predictions

        # Returns
            The total number of true positives seen this epoch at the
                completion of the batch.
        """
        y_true = K.cast(y_true, 'int32')
        y_pred = K.cast(K.round(y_pred), 'int32')

        # False negative calculations
        y_true = K.cast(y_true, 'int32')
        y_pred = K.cast(K.round(y_pred), 'int32')
        false_neg = K.cast(K.sum(K.cast(K.greater(y_pred, y_true), 'int32')), 'int32')
        current_false_neg = self.false_negatives * 1
        self.add_update(K.update_add(self.false_negatives,
                                     false_neg),
                        inputs=[y_true, y_pred])
        # True positive  calculations
        correct_preds = K.cast(K.equal(y_pred, y_true), 'int32')
        true_pos = K.cast(K.sum(correct_preds * y_true), 'int32')
        current_true_pos = self.true_positives * 1
        self.add_update(K.update_add(self.true_positives,
                                     true_pos),
                        inputs=[y_true, y_pred])
        # Combine
        recall = (K.cast(self.true_positives, 'float32') / (K.cast(self.true_positives, 'float32') + K.cast(self.false_negatives, 'float32') + K.cast(K.epsilon(), 'float32')))
        self.add_update(K.update(self.recall,
                                     recall),
                        inputs=[y_true, y_pred])

        return recall   

Answer 5

為此使用Scikit Learn框架。

from sklearn.metrics import classification_report

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test), shuffle=True)
pred = model.predict(x_test, batch_size=32, verbose=1)
predicted = np.argmax(pred, axis=1)
report = classification_report(np.argmax(y_test, axis=1), predicted)
print(report)

這個博客非常有用。