keyerrorの理由が分かりません。

Question

機械学習のプログラミングについてなのですが、評価指数を使い、精度を求めたいのですが、添付の画像のようにKeyErrorが出てきてしまいます。
正答率でやった時にはエラーが出なかったので、キーは登録されてるはずなので、なぜKeyerrorが出るのか分かりませんでしたので質問させていただきました。

発生している問題・エラーメッセージ

keyerror

エラーメッセージ![イメージ説明]KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-db522e2f48b0> in <module>()
      6     plt.title(metric)      #グラフのタイトルを表示
      7 
----> 8     plt_train= history. history [metric] # historyから訓練データの評価を取り出す
      9     plt_test = history. history ['val_'+ metric] # historyからテストデータの評価を取り出す
     10 

KeyError: 'recall

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力 python

history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs =10) 
metrics_2 = ['recall','precision']
plt.figure(figsize = (10, 5))



for i in range(len(metrics_2)):

    metric = metrics_2[i]

    plt.subplot(1, 2, i+1) #figureを1×2のスペースに分け、 i+1番目のスペースを使う
    plt.title(metric)      #グラフのタイトルを表示

    plt_train= history. history [metric] # historyから訓練データの評価を取り出す
    plt_test = history. history ['val_'+ metric] # historyからテストデータの評価を取り出す

    plt.plot(plt_train, label='training') #訓練データの評価をグラフにプロット
    plt.plot(plt_test, label='test') #テストデータの評価をグラフにプロット
    plt.legend # ラベルの表示

plt.show()   #グラフの表示

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

modelなどが不明なので参考程度ですがKerasでのKeyError: 'acc'での回答のようにhistory.historyの中身が意図したものになっているか確認してください。

Comments

[Auran]

history.historyの中身は
{'loss': [0.14480702579021454, 0.05942722409963608, 0.04712315648794174, 0.038140054792165756, 0.032760266214609146, 0.028077565133571625, 0.02591230906546116, 0.02128118835389614, 0.021326575428247452, 0.019375665113329887], 'accuracy': [0.9551833271980286, 0.9822666645050049, 0.9856500029563904, 0.98826664686203, 0.9898333549499512, 0.9913166761398315, 0.9920833110809326, 0.993399977684021, 0.9932666420936584, 0.9937833547592163], 'val_loss': [0.0421944335103035, 0.029695425182580948, 0.026453787460923195, 0.026094168424606323, 0.02873886190354824, 0.022205999121069908, 0.01939433068037033, 0.025086749345064163, 0.02586461789906025, 0.02351215109229088], 'val_accuracy': [0.9855999946594238, 0.989300012588501, 0.9909999966621399, 0.9918000102043152, 0.9911999702453613, 0.993399977684021, 0.9936000108718872, 0.9921000003814697, 0.9922999739646912, 0.9927999973297119]}
になっていました。
ありがとうございます。

Answer 2

from tensorflow.keras.metrics import Precision, Recall
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="sgd", metrics=[Precision(), Recall()])

can110さんの解答を参考に考え、調べたところ、上記のコードをインポートすることで解決できたようです
ありがとうございました。