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我有一个多输出(200)二进制分类模型,我在keras中写道.

在这个模型中,我想添加其他指标,如ROC和AUC,但据我所知,keras没有内置的ROC和AUC指标函数.

我试图从scikit-learn导入ROC,AUC功能

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
.
.
.
model.add(Dense(200, activation='relu'))
model.add(Dense(300, activation='relu'))
model.add(Dense(400, activation='relu'))
model.add(Dense(300, activation='relu'))
model.add(Dense(200,init='normal', activation='softmax')) #outputlayer

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy','roc_curve','auc'])

但它给出了这个错误:

例外:无效的指标:roc_curve

我应该如何添加ROC,AUC到keras？