1. 介绍
Keras是一个开源的深度学习库，它提供了一种方便快捷的方式来构建和训练深度学习模型。而ROC-AUC（Receiver Operating Characteristic-Area Under the Curve）是一种常用的性能评估指标，用于衡量二分类模型的准确性。
2. ROC-AUC评价函数
在Keras中，我们可以利用scikit-learn（sklearn）库中的ROC-AUC函数来构建评价函数。下面我们将详细介绍如何利用sklearn的ROC-AUC函数在Keras中建立评价函数。
2.1 导入相关库
首先，我们需要导入Keras和sklearn库：
import keras
from keras import backend as K
from sklearn.metrics import roc_auc_score
2.2 构建评价函数
接下来，我们可以使用Keras的backend方法来定义自定义评价函数。我们将使用Keras中的二分类问题作为例子：
def roc_auc(y_true, y_pred):
return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.float32)
在上面的例子中，我们定义了一个名为roc_auc的评价函数。它接受两个参数y_true和y_pred，分别表示真实标签和模型预测标签。在函数内部，我们使用tf.py_func方法将sklearn的roc_auc_score函数应用到真实标签和预测标签上，并返回一个tf.float32类型的值。
3. 使用评价函数
在我们定义完评价函数后，我们可以将它应用到Keras模型的compile方法中：
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[roc_auc])
在上面的例子中，我们将评价函数roc_auc作为指标(metrics)传递给model.compile方法。这样在训练模型时，Keras会计算每个批次(batch)的ROC-AUC分数并进行平均。
4. 温度temperature调整
在使用sklearn的ROC-AUC函数时，我们可以通过调整temperature参数来获得不同的结果。temperature代表了模型对分类的确定程度。较高的temperature值会使模型更加关注置信度较低的样本，而较低的temperature值会使模型更加关注置信度较高的样本。
要调整temperature值，我们需要在构建评价函数时进行修改：
def roc_auc(y_true, y_pred, temperature=0.6):
return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred/temperature), tf.float32)
在上面的例子中，我们在应用roc_auc_score函数之前将y_pred除以temperature值。这样可以调整模型对分类的确定程度，从而影响最终的ROC-AUC分数。
5. 总结
通过利用sklearn的ROC-AUC函数，我们可以在Keras中建立自定义的评价函数。这个评价函数可以用于衡量模型在二分类问题中的准确性。我们还介绍了如何调整temperature值来影响模型的分类确定程度。希望本文对你在Keras中利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数有所帮助。