下面看一下sklearn中计算准确率的示例 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearn.metricsimportaccuracy_scoreasaccu y_true=[0,1,2,3]y_pred=[0,2,1,3]print(accu(y_true,y_pred))#0.5print(accu(y_true,y_pred,normalize=False))#2# normalize=False 返回分类正确的样本数量 # 在具有...
sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 计算F1 分数,也称为平衡 F-score 或 F-measure。 F1 分数可以解释为准确率和召回率的调和平均值,其中 F1 分数在 1 时达到其最佳值,在 0 时达到最差分数。准...
fromsklearn.metricsimportf1_score# 导入f1_scoref1_score(y_test,y_predict, average='micro')# 调用并输出计算的值f1_score(y_test,y_predict, average='macro') 解释 其中 y_test: 真实的数据集切分后的测试y的值 y_predict: 预测值 avarage: 数值计算的两种不同方式 f1_score 计算公式 f1_score =...
import argparse import os import warnings import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torchvision.transforms as transforms from dataset import FashionDataset, AttributesDataset, mean, std from model import MultiOutputModel from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMa...
sklearn中recall_score方法和precision_score方法的参数说明都是一样的。所以这里不再重复,只是把函数和返回值说明贴在下面: 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...
在sklearn.metrics.f1_score中存在一个较为复杂的参数是average,其有多个选项——None, ‘binary’ (default), ‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’。下面简单对这些参数进行解释: None, 当选择此参数时,则会输出每一个类别的f1-score; ...
'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。 'micro',总体计算f1值,及不分类计算。 'macro':计算每个标签的f1值,取未加权平均值,不考虑标签不平衡。 StratifiedKFold 将测试集分为测试集与验证集,用于交叉验证。
fromsklearn.metricsimportf1_score# 实际的类别标签actual_labels=[0,1,0,1,1,0,0]# 模型预测的类别标签predicted_labels=[0,1,0,1,0,1,1]# 计算F1分数f1=f1_score(actual_labels,predicted_labels)print("F1分数:",f1) 在这个示例中,actual_labels是实际的类别标签,predicted_labels是模型预测的类别标...
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. ...
@文心快码sklearn计算准确率,精确率,召回率,f1 score 文心快码 在sklearn(Scikit-learn)中,你可以使用metrics模块来计算准确率、精确率、召回率和F1分数。下面是一个详细的步骤说明,并包含相应的代码片段: 使用sklearn的模型对数据进行预测,并获取真实标签和预测标签: 首先,你需要有一个训练好的模型,并使用它来...