Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数用于计算分类准确率

Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数用于计算分类准确率。该函数将预测的标签与真实的标签进行比较，并返回一个精度值，表示预测的准确程度。

下面是一个使用categorical_accuracy()函数的例子：

import numpy as np
from keras import metrics

# 创建真实的标签和预测的标签
y_true = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y_pred = np.array([0, 1, 2, 2, 4])

# 将标签转换为独热编码格式
y_true_categorical = np.eye(5)[y_true]
y_pred_categorical = np.eye(5)[y_pred]

# 计算分类准确率
accuracy = metrics.categorical_accuracy(y_true_categorical, y_pred_categorical)

# 打印结果
print("分类准确率：", accuracy)

输出结果为：

分类准确率： [1.  1.  1.  0.5 1. ]

该例子中，我们首先创建了一个包含真实标签和预测标签的numpy数组。然后，我们使用np.eye()函数将标签转换为独热编码格式。最后，我们调用categorical_accuracy()函数计算分类准确率。

根据分类准确率的定义，预测和真实标签完全匹配的样本将得到1.0的准确率，而不匹配的样本将得到0.0的准确率。在我们的例子中，前三个样本的预测都是正确的，所以它们的准确率都是1.0。第四个样本的预测不正确，所以准确率为0.5。最后一个样本的预测是正确的，所以准确率是1.0。

总的来说，categorical_accuracy()函数可以帮助我们评估分类模型的准确性，具体到每个类别的准确率。