use*_*540 2 python machine-learning scikit-learn keras
尝试谷歌搜索,但无法找到如何实现像kehen kappa,roc,f1score中的Sklearn指标作为不平衡数据的指标.
如何在Keras中实现Sklearn Metric作为度量？
Keras和Sklearn中的度量标准意味着不同的东西.
在Keras中,指标几乎与损失相同.它们在每个批次结束时的训练期间被调用,并且每个时期用于报告和记录目的.使用示例是丢失'mse',但您仍然希望看到'mae'.在这种情况下,您可以将"mae"作为指标添加到模型中.
在Sklearn中,度量函数根据定义"度量模块实现为特定目的评估预测误差的函数"应用于预测.虽然存在重叠,但Sklearn的统计函数不适合Keras中度量的定义.Sklearn指标可以返回两个维度大于1的浮点数组,数组,二维数组.预测方法在Keras中没有这样的对象.
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