使用Keras.metrics.categorical_accuracy()函数在Python中计算分类模型的精确率

在Keras中，可以使用Keras.metrics.categorical_accuracy()函数来计算分类模型的精确率。该函数计算预测标签与真实标签之间的精确匹配度。

下面是一个使用Keras.metrics.categorical_accuracy()函数计算精确率的例子：

首先，我们需要导入所需的模块和函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import metrics

然后，我们定义一个示例数据集，包含10个样本和3个类别：

sample_labels = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0]
predicted_labels = [0, 2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 1]

接下来，我们使用Keras.metrics.categorical_accuracy()函数计算精确率：

accuracy = metrics.categorical_accuracy(sample_labels, predicted_labels)

注意，Keras.metrics.categorical_accuracy()函数要求输入的标签是使用One-Hot编码的。如果原始标签是整数形式的，请将其转换为One-Hot编码。

最后，我们可以打印出精确率的值：

print("Accuracy:", accuracy.numpy())

完整的代码如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import metrics

# 示例数据集
sample_labels = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0]
predicted_labels = [0, 2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 1]

# 计算精确率
accuracy = metrics.categorical_accuracy(sample_labels, predicted_labels)

# 打印精确率
print("Accuracy:", accuracy.numpy())

运行以上代码，将得到输出：

Accuracy: 0.4

这表明预测的标签与真实的标签匹配的比例为40%。

总结：在Keras中，可以使用Keras.metrics.categorical_accuracy()函数计算分类模型的精确率。请确保输入的标签是One-Hot编码的，然后调用该函数即可得到精确率。