Skip to content

Latest commit

 

History

History
178 lines (116 loc) · 6.46 KB

5-6,评估指标metrics.md

File metadata and controls

178 lines (116 loc) · 6.46 KB

5-6,评估指标metrics

损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。

这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标,如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。

但评估指标不一定可以作为损失函数,例如AUC,Accuracy,Precision。因为评估指标不要求连续可导,而损失函数通常要求连续可导。

编译模型时,可以通过列表形式指定多个评估指标。

如果有需要,也可以自定义评估指标。

自定义评估指标需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数,并输出一个标量作为评估值。

也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化,重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑,从而得到评估指标的类的实现形式。

由于训练的过程通常是分批次训练的,而评估指标要跑完一个epoch才能够得到整体的指标结果。因此,类形式的评估指标更为常见。即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量,编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态,编写result方法输出最终指标结果。

如果编写函数形式的评估指标,则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果,这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。

一,常用的内置评估指标

  • MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse)

  • MeanAbsoluteError (绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae)

  • MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差,用于回归,可以简写为MAPE,函数形式为mape)

  • RootMeanSquaredError (均方根误差,用于回归)

  • Accuracy (准确率,用于分类,可以用字符串"Accuracy"表示,Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),要求y_true和y_pred都为类别序号编码)

  • Precision (精确率,用于二分类,Precision = TP/(TP+FP))

  • Recall (召回率,用于二分类,Recall = TP/(TP+FN))

  • TruePositives (真正例,用于二分类)

  • TrueNegatives (真负例,用于二分类)

  • FalsePositives (假正例,用于二分类)

  • FalseNegatives (假负例,用于二分类)

  • AUC(ROC曲线(TPR vs FPR)下的面积,用于二分类,直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本,正样本的预测值大于负样本的概率)

  • CategoricalAccuracy(分类准确率,与Accuracy含义相同,要求y_true(label)为onehot编码形式)

  • SparseCategoricalAccuracy (稀疏分类准确率,与Accuracy含义相同,要求y_true(label)为序号编码形式)

  • MeanIoU (Intersection-Over-Union,常用于图像分割)

  • TopKCategoricalAccuracy (多分类TopK准确率,要求y_true(label)为onehot编码形式)

  • SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK准确率,要求y_true(label)为序号编码形式)

  • Mean (平均值)

  • Sum (求和)

二, 自定义评估指标

我们以金融风控领域常用的KS指标为例,示范自定义评估指标。

KS指标适合二分类问题,其计算方式为 KS=max(TPR-FPR).

其中TPR=TP/(TP+FN) , FPR = FP/(FP+TN)

TPR曲线实际上就是正样本的累积分布曲线(CDF),FPR曲线实际上就是负样本的累积分布曲线(CDF)。

KS指标就是正样本和负样本累积分布曲线差值的最大值。

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,losses,metrics

#函数形式的自定义评估指标
@tf.function
def ks(y_true,y_pred):
    y_true = tf.reshape(y_true,(-1,))
    y_pred = tf.reshape(y_pred,(-1,))
    length = tf.shape(y_true)[0]
    t = tf.math.top_k(y_pred,k = length,sorted = False)
    y_pred_sorted = tf.gather(y_pred,t.indices)
    y_true_sorted = tf.gather(y_true,t.indices)
    cum_positive_ratio = tf.truediv(
        tf.cumsum(y_true_sorted),tf.reduce_sum(y_true_sorted))
    cum_negative_ratio = tf.truediv(
        tf.cumsum(1 - y_true_sorted),tf.reduce_sum(1 - y_true_sorted))
    ks_value = tf.reduce_max(tf.abs(cum_positive_ratio - cum_negative_ratio)) 
    return ks_value
y_true = tf.constant([[1],[1],[1],[0],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[1],[0],[1],[0]])
y_pred = tf.constant([[0.6],[0.1],[0.4],[0.5],[0.7],[0.7],[0.7],
                      [0.4],[0.4],[0.5],[0.8],[0.3],[0.5],[0.3]])
tf.print(ks(y_true,y_pred))
0.625
#类形式的自定义评估指标
class KS(metrics.Metric):
    
    def __init__(self, name = "ks", **kwargs):
        super(KS,self).__init__(name=name,**kwargs)
        self.true_positives = self.add_weight(
            name = "tp",shape = (101,), initializer = "zeros")
        self.false_positives = self.add_weight(
            name = "fp",shape = (101,), initializer = "zeros")
   
    @tf.function
    def update_state(self,y_true,y_pred):
        y_true = tf.cast(tf.reshape(y_true,(-1,)),tf.bool)
        y_pred = tf.cast(100*tf.reshape(y_pred,(-1,)),tf.int32)
        
        for i in tf.range(0,tf.shape(y_true)[0]):
            if y_true[i]:
                self.true_positives[y_pred[i]].assign(
                    self.true_positives[y_pred[i]]+1.0)
            else:
                self.false_positives[y_pred[i]].assign(
                    self.false_positives[y_pred[i]]+1.0)
        return (self.true_positives,self.false_positives)
    
    @tf.function
    def result(self):
        cum_positive_ratio = tf.truediv(
            tf.cumsum(self.true_positives),tf.reduce_sum(self.true_positives))
        cum_negative_ratio = tf.truediv(
            tf.cumsum(self.false_positives),tf.reduce_sum(self.false_positives))
        ks_value = tf.reduce_max(tf.abs(cum_positive_ratio - cum_negative_ratio)) 
        return ks_value
y_true = tf.constant([[1],[1],[1],[0],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[1],[0],[1],[0]])
y_pred = tf.constant([[0.6],[0.1],[0.4],[0.5],[0.7],[0.7],
                      [0.7],[0.4],[0.4],[0.5],[0.8],[0.3],[0.5],[0.3]])

myks = KS()
myks.update_state(y_true,y_pred)
tf.print(myks.result())
0.625

如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方,欢迎在公众号"Python与算法之美"下留言。作者时间和精力有限,会酌情予以回复。

image.png