keras 上新增 roc auc指標

keras 輸出roc指標，不能每個batch輸出一次，需要全部計算完再一次計算一次。使用sklearn中的metrics roc來計算。幾個帖子類似

class

roc_callback(keras.callbacks.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_train_begin(self, logs={}):
return
def on_train_end(self, logs={}):
return
def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
return
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): 
y_pred =self.model.predict(self.x)
roc =roc_auc_score(self.y, y_pred) 
y_pred_val =self.model.predict(self.x_val)
roc_val =roc_auc_score(self.y_val, y_pred_val) 
print('
\rroc-auc: %s - roc-auc_val: %s
' % (str(round(roc,4)),str(round(roc_val,4))),end=100*'
'+'\n')
return
def on_batch_begin(self, batch, logs={}):
return
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
return
callbacks=[roc_callback(training_data=training_data,validation_data=validation_data)]

首先建立callbacks指令碼，

my_callbacks.py如下：

import

keras
from sklearn.metrics import
roc_auc_score
import
numpy as np
class
histories(keras.callbacks.callback):
6 def on_train_begin(self, logs={}):
7self.aucs =
8self.losses =9 
10 def on_train_end(self, logs={}):
11 return12 
13 def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
14 return15 
16 def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
'loss'))
18y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0:2])19 
20yp =
21 for i in
xrange(0, len(y_pred)):
23yt =
24 for x in self.validation_data[2]:
26 
27auc =roc_auc_score(yt, yp)
29 print
'val-loss
',logs.get('
loss
'), '
val-auc: 
',auc,
30 print'\n
'3132 return33 
34 def on_batch_begin(self, batch, logs={}):
35 return36 
37 def on_batch_end(self, batch, logs={}):
38 return

模型的輸入為：

1

model = model(inputs=[keyword1, keyword2], outputs=y)

在每個epoch結束時計算auc並輸出：

1

histories = my_callbacks.histories()

2

3

model.fit(train_x, train_y, batch_size=1024, epochs=20,shuffle=true, class_weight=, validation_split=0.2, callbacks=[histories, model_check, lr])

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