Keras 是一个高级神经网络 API，提供灵活且易于使用的接口来构建和训练模型。评估是模型训练过程中的重要步骤，可以帮助我们了解模型的性能。

评估指标

在 Keras 中，我们通常使用以下指标来评估模型的性能：

  • 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
  • 精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数占所有预测为正样本的样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占所有实际为正样本的样本数的比例。
  • F1 分数：精确率和召回率的调和平均数。

评估方法

以下是如何使用 Keras 评估模型性能的步骤：

  1. 编译模型：确保你的模型已经编译，并指定了损失函数和优化器。
  2. 使用 evaluate 方法：使用 evaluate 方法评估模型在测试集上的性能。这个方法将返回损失值和评估指标。
  3. 可视化：可以使用 matplotlib 或其他可视化库来绘制模型性能图。
# 示例代码
model.evaluate(x_test, y_test)

扩展阅读

更多关于 Keras 的信息，请参阅 Keras 官方文档。

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