F1-score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 可以理解为:F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率),F1分数的取值范围为0到1,值越接近1表示模型的预测准确率越高,而值越接近0表示模型的预测准确率越低。 下面是一个示例代码,用于计算F1分数: fromsklearn.metricsimport...
我们通常叫它F1-Score: 检测问题的F1-Score 代码: 其实,检测问题主要是用IoU来求出 R和P,F1-score就是套用公式即可。 #用IoU计算gt与pre的匹配性 if len(gtPols)>0 and len(detPols)>0: #Calculate IoU and precision matrixs outputShape=[len(gtPols),len(detPols)] iouMat = np.empty(outputShape...
y_true = [0,1,0,2,1,1]print(f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))print(f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')) 分析上述代码, 对于类0:TP=1,FP=1,FN=0,precision=1/2,recall=1,F1-score=2/3,Weights=1/3 对于类1:TP=1,FP=2,FN=2,precision=1/3,recall=1/3,F...
y_pred=model.predict(X) 1. 步骤5:计算F1分数 最后,我们可以使用f1_score函数来计算F1分数,代码如下: f1=f1_score(y,y_pred)print("F1 score:",f1) 1. 2. 4. 类图 数据准备- X- y+准备数据()模型训练- model+训练模型()结果预测- y_pred+预测结果()F1计算+计算F1分数() 5. 总结 通过以上步...
nb_classes=9confusion_matrix=torch.zeros(nb_classes,nb_classes)withtorch.no_grad():fori,(inputs,classes)inenumerate(dataloaders['val']):inputs=inputs.to(device)classes=classes.to(device)outputs=model_ft(inputs)_,preds=torch.max(outputs,1)fort,pinzip(classes.view(-1),preds.view(-1)):...
计算F1分数 |f1 = f1_score(y_true, y_pred) 现在让我们逐步解释每个步骤以及需要使用的代码。 步骤1:导入库和数据 首先,我们需要导入所需的库和数据。在这个例子中,我们将使用NumPy库来处理数据,并从sklearn.metrics库中导入f1_score函数来计算F1分数。
python中想要计算如上指标主要是使用sklearn包中预先写好的函数。可以使用以下代码进行计算: fromsklearn.metricsimportprecision_score, recall_score, f1_score, accuracy_scorey_true = [...]# 正确的标签y_pred = [...]# 预测的标签# 计算正确率accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)# 计算精确度...
示例代码：在实际场景中，通过将实际类别标签（actual_labels）和模型预测类别标签（predicted_labels）作为输入参数，调用f1_score函数即可计算出F1分数。Fβ分数的计算公式引入了β参数来调整精确率和召回率的权重，公式为：Fβ分数 = (1 + β^2) * (精确率 * 召回率) / (β^2 * 精确率 + ...
# 计算F1得分 f1 = f1_score(y_true, y_pred) print("F1得分:", f1) 通过以上代码,用户可以轻松计算出模型的F1得分。这对于优化和调整模型参数具有重要意义,帮助开发者在模型训练过程中做出更好的决策。 在什么情况下使用F1得分更为合适? F1得分在多个场景下都显得尤为重要,尤其是在以下几种情况中,使用F1得...