56 评估指标metrics——eat_tensorflow2_in_30_days

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。

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)

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().__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
"""