sklearn.metrics.auc(x, y) x:x的坐标,递增或递减的,即假阳率 y:y的坐标,即真阳率 1.7. classification_report() 构建一个文本报告,展示主要的分类指标 语法 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, *, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=Fals...
下面是一些常见的评估指标和它们在sklearn.metrics中的使用方式: 1.分类指标: o准确率(Accuracy):accuracy_score(y_true, y_pred) o精确率(Precision):precision_score(y_true, y_pred) o召回率(Recall):recall_score(y_true, y_pred) oF1分数(F1 Score):f1_score(y_true, y_pred) o混淆矩阵(...
这三个指标通常用在分类中,sklearn中的函数可以用于二分类与多分类,只要调整参数average就能达到。 对应函数: precision_score、recall_score、f1_score,这三个有共同的参数,这里以precision为例: sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=...
FPR = FP /(FP + TN) (被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数) importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy=np.array([1,1,2,2])scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,scores,pos_label=2)fpr>>>array([0.,0.5,0.5,1.])tpr>>>array([0.5,0.5,1.,1...
Scikit-learn的metrics模块中,可以使用recall_score函数来计算召回率。使用方法如下: fromsklearn.metricsimportrecall_score y_true = [0,1,1,0,1,0,0,1,1] y_pred = [0,1,1,0,1,1,0,1,0] recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')print("Recall: ", recall) ...
现有的一些库,有时候也语焉不详,现在简单记录一下使用SKlearn和TorchMetrics这两个库计算的代码示例,同时补充这两个库中没有囊括的敏感性(Sensitivity)、特异性(Specificity)指标计算,以备后续使用。 预备一些数据,举例为5分类 pred_list 为预测结果列表,此处即预测结果经过softmax后最大值的索引。如[0.1, 0.1, 0....
ROC曲线就由这两个值绘制而成。接下来进入sklearn.metrics.roc_curve实战,找遍了网络也没找到像我一样解释这么清楚的。 import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) ...
简介:`sklearn.metrics`是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能,以便进行模型选择和调优。 一、sklearn.metrics模块概述 sklearn.metrics是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供...
2、sklearn.metrics.classification_report的使用 3、混淆矩阵的使用 1、模型评价指标 准确率(accuracy):分对的样本数除以所有的样本数 。 准确率一般用来评估模型的全局准确程度,不能包含太多信息,全面评价一个模型,其中混淆矩阵是一个常用的手段。
sklearn.metrics中常用的函数参数 confusion_matrix sklearn.metrics中常用的函数参数 confusion_matrix函数解释 返回值:混淆矩阵,其第i行和第j列条目表示真实标签为第i类、预测标签为第j类的样本数。 预测 01真实0 1 ...