y_pred = np.array([0.2, 0.3, 0.5, 0.1, 0.1]) f1, threshold = f1_smart(y_true, y_pred) 类似的找最佳阈值的方法有, def threshold_search(y_true, y_proba):best_threshold= 0 best_score = 0 for threshold in tqdm([i * 0.01 for i in range(100)], disable=True): score = f1_sco...
1. 2. 3. 步骤3:模型预测 使用训练好的模型对测试集进行预测。 # 进行预测y_pred=model.predict(X_test) 1. 2. 步骤4:计算准确率 使用accuracy_score函数来计算预测结果的准确率。 # 计算准确率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'模型的准确率为:{accuracy:.2f}') 1. 2. 3. 这段代码...
metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro') # 微平均,精确率 Out[130]: 0.33333333333333331 metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='macro') # 宏平均,精确率 Out[131]: 0.375 metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2, 3], average='macro') # 指定...
在二进制分类中,此函数等于jaccard_score 函数。 例子: >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> y_pred = [0, 2, 1, 3] >>> y_true = [0, 1, 2, 3] >>> accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 >>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2 在具有二进制标签指...
print('Recall: %.3f' % recall_score(y_test, y_pred)) Recall Score可用于标签在类之间不平均分配的情况。例如,如果存在 20:80 的类不平衡比率(不平衡数据),则Recall Score将比准确性更有用,因为它可以提供关于机器学习模型识别罕见事件的能力的信息。
首先,我们需要了解 accuracy_score 的计算方法。sklearn 库中的 accuracy_score 函数接受两个参数:y_true 和 y_pred。其中,y_true 是真实标签,即我们希望通过模型预测的值;y_pred 是模型预测的值。accuracy_score 会计算预测值与真实值之间的差异,然后将这些差异平方并求和,最后用总和除以样本数得到准确率。
y_pred = model.predict(X_test) # 使用accuracy_score方法计算准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print('模型准确率为:{:.2f}%'.format(acc * 100)) ``` 通过以上代码,我们将数据分为了训练集和测试集,并且使用训练集训练了一个逻辑回归模型。我们使用测试集进行预测,并将预测结果与实际结...
y_pred = model.predict(X_test, batch_size=100) y_pred1D = y_pred.argmax(1) y_test1D = y_test.argmax(1) print ('Accuracy on validation data: ' + str(accuracy_score(y_test1D, y_pred1D))) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 尽管如此,您应该提供y_pred1D和的值和形状y_...
import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [2, 1, 1, 0] y_true = [0, 1, 2, 3] print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.25 print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)) # 1 # 在具有二元标签指示符的多标签分类案例中 print(accuracy_scor...
# 计算模型得分(R^2 score),即决策树在训练集上的得分train_score=model.score(X_train,y_train)# 计算测试集的准确率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)# 输出结果print(f"Training Score:{train_score:.2f}")print(f"Accuracy Score:{accuracy:.2f}") ...