1个多月了还是没解决这个难题，
求大神指导。
初学者，没有变成基础，想做个图像分类的模型。
结构性数据很容易做pr曲线，
有y_test和y_pred可以得到recall和precision。
但是图像分类，
找了很久，没找到方法，或者各种错误。
这些图像是自己的数据，
分类不平衡，1:10，所以评价模型想用recall-precision。
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(////本地路径
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(////本地路径
读取图像，
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy')
metrics这里函数虽然可以自制，但是想不到方法来定义y_pred和y_test，网上找了很多教程也是各种报错，
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=22 // batch_size,
epochs=50,
进行模型训练，
求各位大神指导，
怎么可以做出pr曲线
