Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解

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Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数

在Keras中，我们可以使用sklearn库中的ROC-AUC函数来建立评价函数。下面是一个示例说明。

示例1：使用sklearn的ROC-AUC函数建立评价函数

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 定义评价函数
def auc(y_true, y_pred):
    return roc_auc_score(y_true, y_pred)

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10, validation_split=0.2, verbose=0)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, y, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

在这个示例中，我们首先使用Sequential()类创建一个新的模型。我们使用Dense()函数添加层到模型中。我们使用compile()方法编译模型。我们使用roc_auc_score()函数定义评价函数。我们使用fit()方法训练模型。我们使用evaluate()方法评估模型。

示例2：使用sklearn的ROC-AUC函数建立评价函数并应用于模型

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from keras.callbacks import Callback

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 定义评价函数
class roc_callback(Callback):
    def __init__(self, training_data, validation_data):
        self.x = training_data[0]
        self.y = training_data[1]
        self.x_val = validation_data[0]
        self.y_val = validation_data[1]

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        y_pred = self.model.predict(self.x)
        roc = roc_auc_score(self.y, y_pred)
        logs['roc_auc'] = roc
        y_pred_val = self.model.predict(self.x_val)
        roc_val = roc_auc_score(self.y_val, y_pred_val)
        logs['val_roc_auc'] = roc_val
        print('\rroc_auc: %s - val_roc_auc: %s' % (str(round(roc, 4)), str(round(roc_val, 4))), end=100*' '+'\n')

# 训练模型
roc = roc_callback(training_data=(X_train, y_train), validation_data=(X_test, y_test))
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[roc], verbose=0)

在这个示例中，我们首先使用Sequential()类创建一个新的模型。我们使用Dense()函数添加层到模型中。我们使用compile()方法编译模型。我们使用roc_auc_score()函数定义评价函数。我们使用Callback()类定义回调函数。我们使用fit()方法训练模型。