y = np.matrix(y) part_1 = np.multiply(-y, np.log(sigmoid(X @ theta.T)))# 引用了sigmoid函数 part_2 = np.multiply((1 - y), np.log(1 - sigmoid(X @ theta.T))) return np.sum(part_1 - part_2) / (len(X)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4.优化算法:梯度下降 既然我...
score = (2.0*self.TP/(2.0*self.TP + self.FP + self.FN + 1e-6)).mean() return score def reset(self): #macro F1 score score = (2.0*self.TP/(2.0*self.TP + self.FP + self.FN + 1e-6)) print('F1 macro:',score.mean(),flush=True) #print('F1:',score) self.TP = np....
f1_score_micro = metrics.f1_score(val_targets, val_preds, average='micro') f1_score_macro = metrics.f1_score(val_targets, val_preds, average='macro') print(f"Accuracy Score = {accuracy}") print(f"F1 Score (Micro) = {f1_score_micro}") print(f"F1 Score (Macro) = {f1_score_mac...
2)y=np.random.randint(2,size=100)# 训练逻辑回归模型model=LogisticRegression()model.fit(X,y)# 进行预测y_pred=model.predict(X)# 计算精确率、召回率和 F1 分数precision,recall,f1,_=precision_recall_fscore_support(y,y_pred,average=
F1值(F score): 思考 正如下图所示,F1的值同时受到P、R的影响,单纯地追求P、R的提升并没有太大作用。在实际业务工程中,结合正负样本比,的确是一件非常有挑战的事。 图像展示 下面附上源码 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportcm ...
F1-score:precision和recall的一个调和均值 首先我们可以计算准确率(accuracy), 其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比. 也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 这样说听起来有点抽象,简单说就是,前面的场景中,实际情况是那个班级有男的和女的两类,某人(也就是定义...
1、F1-Score 首先看下F值,该值是精确率precision和召回率recall的加权调和平均。值越大,性能performance越好。F值可以平衡precision少预测为正样本和recall基本都预测为正样本的单维度指标缺陷。计算公式如下: 常用的是F1-Score,即a=1,所以上述公式转化为:
因此,在绝大多数时候,交叉熵的主要功能还是作为指导模型进行参数求解的损失函数。 而为了修正准确率的“均匀投票”在某些场景下的缺陷,我们将引入混淆矩阵、召回率、精确度、F1-Score 等指标来完善模型评估指标体系,而为了更好的评估模型整体分类效力,我们将引入 ROC-AUC 等指标,此外我们还将介绍用于模型结果代价衡量...
lightgbm自定义损失函数lightgbm自定义损失函数 import sklearn from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score,mean_squared_e…
F1分数(F1-Score),又称为平衡F分数(BalancedScore),它被定义为精确率和召回率的调和平均数。 $$F_1 = 2 * \frac{precision * recall}{precision + recall}$$ IOU(Intersection over Union)交并比。计算真实值和预测值集合的交集与并集之比。 $$IoU = \frac{TP}{TP + FP + FN}$$ ...