我的深度学习主题是将图像分为5个不同的类别。我使用ImageDataGenerator库将数据集拆分为训练和测试。我已经成功地按照CNN方法开发了一个模型体系结构，并在测试数据集上评估了我的模型的性能，这给了我83%的准确率。
是否可以应用sklearn评估指标，如精度、召回率、f1_score等来评估我的测试结果？如果是，我该怎么做？
是的，只要你的模型在预测时给出类标签或概率，你就可以这样做。
如果你的模型预测编码(整数(标签，那么你可以使用
sklearn.metrics.precision_score(y_true, model.predict(test_x))
另一方面，如果模型预测概率(通常是这种情况(，则必须首先使用argmax将它们转换为类标签。因此，如果你有一批test_x数据，那么你可以使用
sklearn.metrics.precision_score(y_true, np.argmax(model.predict(test_x), axis=1))