Keras evaluate 詳解

一、什麼是 Keras evaluate

Keras evaluate 是 Keras 框架中一個重要的函數，該函數用於評估模型在給定數據上的性能。其主要功能是計算模型在訓練數據或者測試數據上的評估指標，例如準確度、損失等，以便我們了解模型的表現以及對模型進行調整優化。

Keras evaluate 函數的主要參數包括 x，y，batch_size 和 verbose。

model.evaluate(x=test_data, y=test_labels, batch_size=32, verbose=1)

其中 x 是輸入數據，可以是 Numpy 數組或者 Pandas 數據幀，y 是數據標籤，同樣可以是 Numpy 數組或者 Pandas 數據幀。batch_size 是指定模型評估時一次輸入多少數據，verbose 可以控制函數的輸出信息，0 為不輸出，1 為輸出進度條等信息，2 為輸出每個評估指標的詳細信息。

二、Keras evaluate 的使用方法

Keras evaluate 的使用方法分為兩步，第一步是構建模型，第二步是使用 evaluate 函數對模型進行評估。

1、構建模型

在 Keras 中，我們可以使用 Sequential 或者 Functional API 兩種方法構建模型，這裡以 Sequential 方法為例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上面的代碼中，我們創建了一個有兩個全聯接層的神經網絡，輸入數據維度是 784，輸出數據有 10 種不同的分類。

2、使用 evaluate 函數進行評估

在構建好模型以後，我們可以使用 evaluate 函數來對模型進行評估，以下是一段評估模型在測試集上的代碼：

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

上面的代碼中，我們將測試數據集 x_test 和 y_test 作為參數傳入 evaluate 函數，使用 verbose=0 來不輸出詳細信息，返回一個得分的數組 score，其中 score[0] 存儲模型的損失值，score[1] 存儲模型的準確率。

三、Keras evaluate 的評估指標

Keras evaluate 可以計算多種不同的評估指標，以下是一些常用指標的說明：

1、準確度（Accuracy）

準確度是最常用的評估指標之一，它的計算方式是：正確分類的樣本數除以總樣本數。

score = model.evaluate(x, y, verbose=0)
print('Accuracy:', score[1])

2、損失（Loss）

損失是模型預測輸出結果與真實標籤之間差距的量度，損失值越小則表示模型越準確。

score = model.evaluate(x, y, verbose=0)
print('Loss:', score[0])

3、精確度（Precision）

精確度是二分類問題中的評估指標，它表示被分類器正確判定為正例（True Positive）的樣本數占所有被分類器判定為正例的樣本數的比例。

from keras import backend as K

def precision(y_true, y_pred):
    true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
    predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    precision = true_positives / (predicted_positives + K.epsilon())
    return precision

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', precision])

4、召回率（Recall）

召回率是二分類問題中的評估指標，它表示被分類器正確判定為正例（True Positive）的樣本數占所有真正為正例的樣本數的比例。

from keras import backend as K

def recall(y_true, y_pred):
    true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
    possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
    recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
    return recall

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', precision, recall])

五、總結

本文介紹了 Keras evaluate 函數的主要功能、實現方法以及常用的評估指標，詳細闡述了如何使用 Keras evaluate 函數評估模型的性能。