在Keras的编译方法中添加f1_分数度量

在Keras中，假设我有

compile

as:

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

而且，出于某种原因，我想使用

model.evaluate（）

而不是

model.predict（）

，如何将

f1分数

度量添加到参数

metrics=['accurity']

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谢谢，

没有直截了当的办法。分别计算精度和召回率（

metrics=['accurity'，tf.keras.metrics.precision（），tf.keras.metrics.recall（）]

），然后直接从精度和召回率计算f1分数，然后依次评估输出数组？我的意思是第一个值是损失，然后是精度，然后是精度？您可以在

model.metrics\u names

属性中查看度量的顺序。见答案