运行上述代码,我们可以得到 F1 Score 的结果,通常会输出一个小数值,范围是 0 到 1。较高的 F1 Score 表明模型效果良好,而较低的分数则指示模型的表现不佳。 可视化 F1 Score 的分布 为了更好地理解 F1 Score 的不同构成部分(精确率和召回率),我们将使用饼状图进行可视化。首先,我们需要计算出精确率和召回率...
2,2,0]y_pred=[0,0,2,2,1]# 计算F1值,使用'micro'方式f1_micro=f1_score(y_true,y_pred,average='micro')print(f'Micro F1 Score:{f1_micro:.2f}')# 计算F1值,使用'macro'方式f1_macro=f1_score(y_true,y_pred,average='macro')print(f'Macro F1 Score:{f1_macro:.2f}')...
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...
官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数。 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP,TN,FP,FN的函数。。。 在动了无数歪脑筋之后,心想pytorch完全支持numpy,那能不能直接进行判断,试了一下果然可以,上代码: # TP predict 和...
公式：F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。该分数的范围从0到1，分数越接近1，表示模型的预测准确率越高。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...
F1分数（F1 Score）在统计学中，用以评估二分类模型的准确性，平衡精确率与召回率。其值范围在0到1之间，最高为1表示模型性能最佳。二、计算过程 1. 定义关键概念：TP（真阳性）、FP（假阳性）、FN（假阴性）。2. 根据统计值计算精确率（Precision）与召回率（Recall）。3. 通过精确率和召回率...
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)):...
Weighted-Recall的计算同理。 代码示例 fromsklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score# These values are the same as in the table abovelabels = [1,2,3,2,3,3,1,2,2] predicitons = [2,2,1,2,1,3,2,3,2]print("Precision (micro): %f"% precision_score(labels, pre...
F1-score是两者的综合,F1-score越高,说明模型越稳健 代码如下 代码语言:javascript 复制 from sklearn.metricsimportf1_scoreasfs y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]print(fs(y_true,y_pred,average="macro"))#0.2666print(fs(y_true,y_pred,average="micro"))#0.3333print(fs(y_true...