recall_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average=‘binary’, sample_weight=None, zero_division=“warn”): 3、函数参数解读 F1-score: 2*(P*R)/(P+R) 精确度P 为 TP/(TP+FP) 召回率R TP/(TP+FN) y_true、y_pred:正确输出值,y_pred:经过网络的预测值,分类器输出值...
from sklearn.metrics import accuracy_score y_true = [1, 1, 0, 1, 0, 0] y_pred = [1, 0, 0, 1, 0, 1] #计算准确率 print("准确率:", accuracy) ``` 此外,如果需要对样本进行加权或返回非标准化的准确率值,可以通过设置sample_weight参数和normalize参数为False来实现。示例如下: ``` pyt...
本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.accuracy_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None) 准确度分类得分。 在多标签分类中,此函数计算子集精度:为样本预测的标签集必须与 y_true 中的相应标签集完全匹配。 在用户指南中阅读更多信息...
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred,normalize=True,sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例;如果为False,返回正确分类的样本数 >>>importnumpyasnp >>>fromsklearn.metricsimportaccuracy_score >>>y_pred=[0,2,1,3] >>>y_true=[0,1,2,3] >>>accuracy_score(y_...
roc_auc_score 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) average : string, [None, ‘micro’, ‘macro’(default), ‘samples’, ‘weighted...
sample_weight: 形状为[样本数量]的数组,可选. 样本权重.返回值score: 浮点型如果normalize为True,返回正确分类的得分(浮点型),否则返回分类正确的样本数量(整型).当normalize为True时,最好的表现是score为1,当normalize为False时,最好的表现是score未样本数量. 精确率 精确率(Precision)又叫查准率,表示预测结果为...
sample_weight: 形状为[样本数量]的数组,可选. 样本权重.返回值score: 浮点型如果normalize为True,返回正确分类的得分(浮点型),否则返回分类正确的样本数量(整型).当normalize为True时,最好的表现是score为1,当normalize为False时,最好的表现是score未样本数量. 精确率 精确率(Precision)又叫查准率,表示预测结果为...
一般而言F1score用来综合precision和recall作为一个评价指标。 2.二分类例子 二分类比较简单,所以我们先来分析一下二分类的情况。 我们利用 sklearn中的confusion_matrix 函数来得到混淆矩阵,函数原型为: sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true:样本真实的分类...
>>>accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2 recall_score 召回率 =提取出的正确信息条数 /样本中的信息条数。通俗地说,就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 形式: klearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1,average='binary', sample_weight=None) 参...
、'macro'等）和sample_weight（样本权重）。F-beta Score根据不同设置可以返回单类或多类任务的F值，或者在存在零除问题时的处理方式（如返回警告、0、np.nan）。总结来说，F-beta Score是评价模型性能的重要工具，它平衡了精确度和召回率之间的关系，对于理解模型在不同场景下的表现具有重要意义。