在每个recall区间（0-0.1, 0.1-0.2，0.2-0.3，…，0.9-1.0）上我们计算精确率的最大值，...
如何计算决策树每条路径的precision, recall, F1? 可以通过改sklearn或者现有工具做到吗?显示全部 关注者1 被浏览42 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关问题 GBDT具体的实现中,迭代次数的决...
print('precision_score:',precision_score(real_labels, pre_labels, average='macro')) # 3. f1_score: F1分数,是精确率和召回率的调和平均值,综合评估精确度和召回率 print('f1_score:',f1_score(real_labels, pre_labels, average='macro')) # 4. recall_score: 召回率,表示预测为正类且实际为正...
分别计算出了每个类别的准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(recall)和F1-Score参数,并且给出了平均参数,就是macro avg那一行。 3. 单个平均参数计算 上面已经给出了所有的评估结果,如果我们只想单独计算的平均的准确率、精确率、F1分数和召回率,代码如下: # 计算并打印一系列评估指标,包括准确率、精确...
分别计算出了每个类别的准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(recall)和F1-Score参数,并且给出了平均参数,就是macro avg那一行。 3. 单独计算每个平均评估参数 上面已经给出了所有的评估结果,如果我们只想单独计算的平均的准确率、精确率、F1分数和召回率,代码如下: ...