如何在Keras中输出每班的准确性？

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蜘蛛：

Caffe不仅可以打印整体准确性，而且可以按类分类。

在Keras日志中，只有整体准确性。对我而言，很难计算出单独的班级准确性。

时代168/200

0s-损失：0.0495-acc：0.9818-val_loss：0.0519-val_acc：0.9796

时代169/200

0s-损失：0.0519-acc：0.9796-val_loss：0.0496-val_acc：0.9815

时代170/200

0s-损失：0.0496-acc：0.9815-val_loss：0.0514-val_acc：0.9801

任何人都知道如何在keras中输出每个类别的准确性吗？

Desertnaut：

精度和召回率是用于多类分类的更有用的度量（请参阅定义）。继Keras MNIST CNN例子（10级分类），你可以使用每类措施，classification_report从sklearn.metrics：

from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

Y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Convert one-hot to index
y_pred = model.predict_classes(x_test)
print(classification_report(Y_test, y_pred))

结果如下：

         precision    recall  f1-score   support

      0       0.99      1.00      1.00       980
      1       0.99      0.99      0.99      1135
      2       1.00      0.99      0.99      1032
      3       0.99      0.99      0.99      1010
      4       0.98      1.00      0.99       982
      5       0.99      0.99      0.99       892
      6       1.00      0.99      0.99       958
      7       0.97      1.00      0.99      1028
      8       0.99      0.99      0.99       974
      9       0.99      0.98      0.99      1009

avg / total   0.99      0.99      0.99     10000

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