AttributesDataset, mean, std from model import MultiOutputModel from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay, balanced_accuracy_score from torch.utils.data import DataLoader def checkpoint
在多标签分类中,F1分数通常使用f1_score()函数来计算。该函数接受三个参数:真实标签y_true、预测标签y_pred以及一个指定如何进行加权平均的参数average,可选值有'micro'、'macro'和'weighted'。在多标签分类中,通常使用'micro'来计算全局的TP(真正例)、FP(假正例)和FN(假反例),然后基于这些值计算F1得分。 另...
当样本比例非常不均衡时，比如某类别占 样本比例 80%时，分类器把所有样本都预测为这个类别，也可以获得...
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='micro') 同样地,这里使用了average='micro'参数,表示计算所有标签的平均F1得分。如果想计算每个标签的F1得分,可以使用average=None参数。 召回率和F1得分的取值范围都是0到1之间,数值越高表示模型性能越好。 对于计算多标签分类的召回率和F1得分,腾讯云提供了多个相...
print f1_score(test_labels, preds, average='weighted') 来一个例子: y_true=[0,1,2,0,1,2] y_pred=[0,2,1,0,0,1] macro: A:以label 0作为正类,label 1和label 2作为负类, 所对应的TP FN FP TN如下表: 则:P=2/(2+1)=2/3 ...
'score':0.9990043954170514}],'text_a':'协议不成时,由人民法院判决”的规定,由于被告后期治疗还需大量费用,原告应给与原告必要的经济帮助。\t\n'}{'predictions':[{'label':'婚后生育','score':0.9994037939529928},{'label':'抚养孩子','score':0.9991192036976089},{'label':'付抚养费','score':...
The HL assesses the score of misclassified instance-label pairs wherea related label is omitted or an unrelated is predicted. HL评估被错误分类的实例-标签对的得分,其中相关的标签被省略或不相关的标签被预测。 Multi-label metrics 多标签评价指标 Compared with single-label text classification, multi-la...
本项目主要完成基于UTC的多标签应用,更多部署细节请参考推荐文章。本项目提供了小样本场景下文本多标签分类的解决方案,在 UTC的基础上利用提示学习取得比微调更好的分类效果,充分利用标注信息。 项目以及码源见文末 项目背景: 近年来,大量包含了案件事实及其适用法律条文信息的裁判文书逐渐在互联网上公开,海量的数据使自...
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图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类...