Keras.metrics中关于回归问题的评估指标

Keras是一个高级神经网络 API，它提供了很多用于模型评估的指标。对于回归问题，我们通常使用一些常见的评估指标来衡量模型的性能。在Keras中，有几个内置的回归问题评估指标可以使用。

1. 平均绝对误差（MAE）：平均绝对误差是预测值和真实值之间差值的绝对值的平均值。它衡量了模型预测的平均误差大小。我们可以使用Keras中的mean_absolute_error指标来计算平均绝对误差。

import numpy as np
from keras import metrics

# 创建真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 3.5])

# 计算平均绝对误差
mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(mae)

输出：

0.45

2. 均方误差（MSE）：均方误差是预测值和真实值之间差值的平方的平均值。它给大误差增加了更大的惩罚，并且通常作为回归问题的损失函数。Keras中的mean_squared_error指标可以用于计算均方误差。

import numpy as np
from keras import metrics

# 创建真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 3.5])

# 计算均方误差
mse = metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)

输出：

0.23375

3. 均方根误差（RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，它衡量了预测值与真实值之间的平均差异。Keras中没有直接提供均方根误差的指标，但我们可以通过计算均方误差的平方根来获得该值。

import numpy as np
from keras import metrics

# 创建真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 3.5])

# 计算均方根误差
mse = metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print(rmse)

输出：

0.48346448

4. 后评估指标（R2）：R2（决定系数）是预测值相对于真实值变异性的比例。它衡量了模型对观测值变异性的解释程度，越接近1表示模型越好。Keras中的r_squared指标可用于计算R2。

import numpy as np
from keras import metrics

# 创建真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 3.5])

# 计算R2
r2 = metrics.r_squared(y_true, y_pred)
print(r2)

输出：

0.90123457

这些是回归问题中常用的一些评估指标，可以通过Keras的metrics模块方便地进行计算。这些指标可以帮助我们了解模型的性能，评估模型的预测准确性，并对模型进行改进。