本文将介绍如何使用 Keras 库进行模型评估。Keras 是 TensorFlow 的官方高级 API，用于快速构建和实验深度学习模型。

评估指标

在 Keras 中，你可以使用多种指标来评估模型性能，包括：

  • 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 精确率（Precision）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。
  • 召回率（Recall）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。

评估流程

以下是一个简单的评估流程：

  1. 加载数据：使用 Keras 数据集或自定义数据加载器加载数据。
  2. 创建模型：定义模型架构。
  3. 编译模型：选择损失函数、优化器和评估指标。
  4. 训练模型：使用训练数据训练模型。
  5. 评估模型：使用测试数据评估模型性能。

示例代码

以下是一个使用 Keras 评估模型的简单示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 Keras 评估，可以阅读以下文章：

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