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

Keras是一个深度学习库，它提供了许多用于构建和训练神经网络模型的功能。其中之一是Keras.metrics模块，它提供了一系列用于计算模型性能指标的函数。

categorical_accuracy()是Keras.metrics模块中的一个函数，它用于计算分类模型的精确率。在多分类问题中，模型的输出是一个概率分布，表示每个类别的概率。categorical_accuracy()函数会将模型的输出与真实标签进行比较，并返回分类正确的样本的比例。

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

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.metrics import categorical_accuracy

# 模拟数据
X_train = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
y_train = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_dim=3))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=[categorical_accuracy])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用评估集计算精确率
X_eval = [[2, 3, 4], [5, 6, 7]]
y_eval = [[1, 0, 0], [0, 1, 0]]

# 返回一个包含模型精确率的列表，因为我们在模型编译的时候指定了metrics=[categorical_accuracy]
accuracy = model.evaluate(X_eval, y_eval)[1]
print('精确率: %.2f%%' % (accuracy * 100))

在上面的例子中，我们首先构建了一个简单的多层感知机模型，然后使用categorical_accuracy()函数作为模型编译时的指标。接着，我们使用模拟数据训练了模型，并在评估集上计算了精确率。

在模型训练完成后，我们使用evaluate()函数计算了模型在评估集上的性能指标，其中包括了精确率。最后，我们通过打印精确率的值来展示结果。

需要注意的是，categorical_accuracy()函数计算的是分类正确的样本比例，而不是模型的全局精确率。如果想得到模型的全局精确率，需要自行计算分类正确的样本数量并除以总样本数量。

总结起来，Keras.metrics模块中的categorical_accuracy()函数可以用来计算分类模型的精确率，适用于多分类问题。你可以根据自己的数据和模型进行调整，以得到最优的结果。