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keras - keras Metrices 中的 binary_accuracy,将一个样本预测为正例和负例的阈值是多少

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 14:48:23 24 4
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binary_accuracy的阈值是多少在 keras 中,度量用于将一个样本预测为正例和负例吗?阈值是 0.5 吗?如何调整?我想设置阈值0.80,如果预测值为0.79,则认为是负样本,否则,如果预测值为0.81,则认为是正样本。

最佳答案

为了回答最初的问题,keras 使用轮函数来分配类,因此阈值为 0.5。
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/metrics.py

def binary_accuracy(y_true, y_pred):
return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)))

关于keras - keras Metrices 中的 binary_accuracy,将一个样本预测为正例和负例的阈值是多少,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41651011/

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