下面是一个而分类模型的不同参数的F1-score值: print('None:',f1_score(y_true,y_hat,average=None))print('binary:',f1_score(y_true,y_hat,average='binary'))print('micro:',f1_score(y_true,y_hat,average='micro'))print('macro:',f1_score(y_true,y_hat,average='macro'))print('weighte...
借助sklearn库的f1_score函数，轻松评估模型性能。函数原型：sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)参数说明：y_true（目标真实类别），y_pred（预测类别），average（评估方式）。注意：选择'binary'处理二分类问题，'weighted...
`f1_score` 函数是用于计算 F1 分数的函数,而在这个特定的调用中,`average='macro'` 表示计算宏平均(Macro Average)的 F1 分数。 具体解释如下: `labels_true`:这是真实的类别标签,`labels_pred`是模型预测的类别标签。 `average='macro'`:这是计算 F1 分数的一种模式选择。`'macro'` 意味着计算每个类别...
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,y_pred,average="weighted"))#0.2666print(fs(y_true,y_pred,averge=None))#[0.80...
average:多分类需要此标签,如果设为None,将返回各个类的分数,否者对数据进行平均,默认参数为'binary',仅当target是二进制时才适用,多标签时: 'weighted',按加权(每个标签的真实实例数)平均,这可以解决标签不平衡问题,可能导致f1分数不在precision于recall之间。
>>> f1_score(y_true, y_pred, average='micro') np.float64(0.33...) 0.33... >>> f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') np.float64(0.26...) 0.26... >>> f1_score(y_true, y_pred, average=None) array([0.8, 0. , 0. ]) >>> # binary classification >>> y_true...
计算召回率 召回率是比率tp / (tp + fn),其中tp是真正性的数量,fn是假负性的数量. 召回率直观地说是分类器找到所有正样本的能力. 召回率最好的值是1,最差的值是0.返回值recall: 浮点数(如果average不是None) 或者浮点数数组,shape = [唯一标签的数量] 二分类中正类的召回率或者多分类任务中每个类别召回...
average: string,[None, ‘binary’(default), ‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’] 这里需要注意,如果是二分类问题则选择参数‘binary’;如果考虑类别的不平衡性,需要计算类别的加权平均,则使用‘weighted’;如果不考虑类别的不平衡性,计算宏平均,则使用‘macro’。
可通过加载sklearn包,方便的使用f1_score函数。 函数原型: sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) 参数: y_true : 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix. ...
average='macro'：⼆分类时，该参数可以忽略。⽤于多分类，' micro '：将标签指标矩阵的每个元素看作⼀个标签，计算全局的指标。' macro '：计算每个标 签的指标，并找到它们的未加权平均值。这并没有考虑标签的不平衡。' weighted '：计算每个标签的指标，并找到它们的平均值，根据⽀持度 (每个标签的...