使用keras自定义指标时，对y_true和y_pred感到困惑

Question

我在2个班级之间有分类问题； 0和1。我正在尝试学习涉及混淆矩阵的keras自定义指标，我希望此功能

from keras import backend as K

def positives(y_true,y_pred):
    return K.sum(y_true) 

返回等于np.sum(y_test)的整数，该整数为21，但是positives返回2.667。

model.compile(
    keras.optimizers.Adam(),
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=[positives]) 

我正在使用tensorflow后端

即使使用现成的灵敏度，特异性……从堆栈溢出中获得的指标，与最后一个时期的sklearn.metrics.classification_report也得到了不同的答案。