私は現在マルチラベルの画像分類をkerasのCNNを用いて行っています。  
また、kerasのaccuracyだけでなくscikit-learnの様々な評価方法(Recall, Precision, F1
scoreそしてAccuracy)を用いて精度の再確認を行いました。  
結果としてkerasで算出したAccuracyは約90%を示すのに、scikit-learnはどれも60%前後しか示しません。  
これは私にはなぜだかわからないので誰か教えてください。  
kerasの計算がおかしいのでしょうか？

kerasとscikit-learnのaccuracyの算出に違いがあるのですか？

何か不足があれば付け足します

データの読み込みなどは、[こちら](https://www.google.com/search?q=multi+label+image+classification+movie+postar&oq=multi+label+image+classification+movie+postar&aqs=chrome..69i57j33.6909j0j8&sourceid=chrome&ie=UTF-8)を真似ています。

modelは, mobilenetV2を使用してFine-tuningさせています。

```

    #input_tensorの定義
    input_tensor = Input(shape=(img_width, img_height, 3))
    
    base_model = MobileNetV2(include_top=False, weights='imagenet')
    
    #model.summary()
    
    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(1024, activation = 'relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    predictions = Dense(6, activation = 'sigmoid')(x)
    
    # ネットワーク定義
    model = Model(inputs = base_model.input, outputs = predictions)
    print("{}層".format(len(model.layers)))
    
    sgd = optimizers.SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    
    model.compile(optimizer=sgd, loss="binary_crossentropy", metrics=["acc"])
    
    history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_val, y_val), batch_size=64, verbose=2)
    
    # モデル評価
    def model_evaluate():
        score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose = 1)
        print("evaluate loss: {[0]:.4f}".format(score))
        print("evaluate acc: {[1]:.1%}".format(score))
    
    model_evaluate()
    
```

## Kerasの精度(Accuracy)は約90%

scikit-Learnの処理

```

    from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score
    thresholds=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]
    
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    
    predictions=model.predict(X_test)
    for val in thresholds:
        print("For threshold: ", val)
        pred=predictions.copy()
      
        pred[pred>=val]=1
        pred[pred<val]=0
      
        precision = precision_score(y_test, pred, average='micro')
        recall = recall_score(y_test, pred, average='micro')
        f1 = f1_score(y_test, pred, average='micro')
       
        print("Micro-average quality numbers")
        print("Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}, F1-measure: {:.4f}".format(precision, recall, f1))
    
```

* * *

Scikit-Learnの結果

```

    For threshold:  0.1
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.3776, Recall: 0.8727, F1-measure: 0.5271
    For threshold:  0.2
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.4550, Recall: 0.8033, F1-measure: 0.5810
    For threshold:  0.3
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.5227, Recall: 0.7403, F1-measure: 0.6128
    For threshold:  0.4
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.5842, Recall: 0.6702, F1-measure: 0.6243
    For threshold:  0.5
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.6359, Recall: 0.5858, F1-measure: 0.6098
    For threshold:  0.6
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.6993, Recall: 0.4707, F1-measure: 0.5626
    For threshold:  0.7
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.7520, Recall: 0.3383, F1-measure: 0.4667
    For threshold:  0.8
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.7863, Recall: 0.2132, F1-measure: 0.3354
    For threshold:  0.9
    Micro-average quality numbers
    Precision: 0.8987, Recall: 0.1016, F1-measure: 0.1825
    
```
CC BY-SA 4.0
2020-07-09T15:36:53.877
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2020-07-12T16:29:44.550
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question
機械学習 keras scikit-learn
kerasとscikit-learnによるaccuracyの算出方法による違いはありますか？
お疲れ様です。  
「kerasとscikit-learnのaccuracyの算出」  
は、同じだと想像します。  
「結果としてkerasで算出したAccuracyは約90%を示すのに、scikit-learnはどれも60%前後」は、あり得ると思います。  
「マルチラベルの画像分類」が具体的にどういうものか、kerasの中身、scikit-learnの具体的な処理等を示されたら、回答が得られるかもしれません。  
keras、scikit-learnの各々に関して、ネットの記事などで、どの程度のAccuracyが出ているか確認されてはどうでしょうか。
CC BY-SA 4.0
2020-07-11T12:33:17.213
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2020-07-11T12:33:17.213
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answer