def roc_auc_score(y_true, y_score, *, average="macro", sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class="raise", labels=None): 1. 2.
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...
sample_weight = [0.8, 0.9, 1.0, 0.7, 0.6, 0.5] #计算准确率(不标准化,考虑样本权重) print("准确率(不标准化,考虑样本权重):", accuracy) ``` 在上述示例中,我们传入了样本权重数组sample_weight,并将normalize参数设置为False,计算了不标准化且考虑样本权重的准确率。最终打印出了准确率。©...
Micro-averaging方法在多标签(multilabel)问题中设置,包含多分类,此时,大类将被忽略。 samples:应用在multilabel问题上。它不会计算每个类,相反,它会在评估数据中,通过计算真实类和预测类的差异的metrics,来求平均(sample_weight-weighted) average:average=None将返回一个数组,它包含了每个类的得分. >>>fromsklearn...
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 ——— 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.m...
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 示例: [python] view plain copy >>>import numpy as np >>>from sklearn.metrics import accuracy_score >>>y_pred = [0, 2, 1...
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,*,normalize=True,sample_weight=None) 可用来计算分类准确率分数。 可用来计算多分类准确率分数。 """Accuracy classification score.In multilabel classification, this function computes subset accuracy:the set of labels predicted for a sample must *exactly* ...
confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true:样本真实的分类标签列表 y_pred:样本预测的分类结果列表 labels:类别列表,可用于对类别重新排序或选择类别子集。如果默认,则将y_true 或y_pred 中至少出现一次的类别按排序顺序构成混淆矩阵。 sample_weight:样本权重 先看下面这个例子...
Syntax: sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=False,sample_weight=None) Parameters: y_true:label indicator array / sparse matrix correct label. y_pred:label indicator array / sparse matrix predicted labels as returned by the classifiers. ...
在sklearn.metrics.fbeta_score函数中，参数包括y_true（真实标签）、y_pred（预测标签）、beta（召回权值）、labels（选择的标签）、pos_label（二分类时的正类）、average（计算方法，如'binary'、'micro'、'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...