如何在Keras中输出每班的准确性？

如何在Keras中输出每班的准确性？

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_reportimport numpy as npY_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Convert one-hot to indexy_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      1009avg / total   0.99      0.99      0.99     10000