"average precision score"中的'weighted'参数是指在计算平均精度分数时,对不同类别的样本赋予不同的权重。具体来说,对于每个类别,根据其在数据集中的出现频率或重要性,给予不同的权重,使得不同类别的样本在计算平均精度分数时具有不同的权重。这种加权的方式可以更好地反映不同类别的样本在分类任务中的重要程度,...
precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下: y_true:真实标签 y_pred:预测标签 average:评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'micro', 'macro', 'samples', 'weighted']对于多类/多标签...
weighted \text{-} Precision = \sum\limits_{i=1}^k w_i Precision_i weighted \text{-} Recall = \sum\limits_{i=1}^k w_i Recall_i weighted \text{-} F1\text{-}score = \sum\limits_{i=1}^k w_i F1\text{-}score_i 微平均法(Micro-average):把每个类别的TP, \, FP, \, FN先...
precision_score(target,pred,average='macro') 输出0.125 计算过程:pred中有4个类别,类别1、2、4预测正确的个数为0,precision_score均为0,而类别3,预测了2个(pred[3]、pred[5]),仅对了1个(pred[5]),precision_score=0.5,再取平均(0+0+0.5+0)/4=0.125,而 precision_score(target,pred,average='weig...
>>> precision_score(y_true, y_pred, average='micro') 0.33... >>> precision_score(y_true, y_pred, average='weighted') 0.22... >>> precision_score(y_true, y_pred, average=None) array([0.66..., 0. , 0. ]) >>> y_pred = [0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> precision_score(...
Recall和Precision只有计算公式不同,它们average参数为’macro’,‘micro’,'weighted’和None时的计算方式都是相同的,具体计算可以使用上节列出来的TP、FP、FN表,这里不再赘述。 F1 score F1 score是精确率和召回率的一个加权平均。 F1 score的计算公式如下: F_{1}=2*\frac{Precision*Recall}{Precision+Recall...
precision = precision_score(Y_valid, Y_pred, average='weighted') recall = recall_score(Y_valid, Y_pred, average='weighted') f1_score = f1_score(Y_valid, Y_pred, average='weighted') accuracy_score = accuracy_score(Y_valid, Y_pred) ...
(y_true, y_pred, average='micro')) # 0.3333333333333333 print(precision_score(y_true, y_pred, average='macro')) # 0.2222222222222222 print(precision_score(y_true, y_pred, average='weighted')) # 0.2222222222222222 print(precision_score(y_true, y_pred, average=None)) # [0.66666667 0. 0...
weighted avg 加权平均 首先分别计算每个类别的p/r/f,然后根据不同类目的占比计算加权平均 计算方式 from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, classification_reportif__name__=="__main__":gt= [1,1,0,0,0] pt = [0,1,1,0,0]print(precision_score(gt, pt, average...
precision_score函数报错 所以我想问问average这个参数是做什么的,百度没找到答案input:precision_score(y_test,y_predict, average=“weighted”) output:0.971325770672383 但是输入precision_score(y_test,y_predict) 会出现--- ValueError Traceback (most recent call last) in ---> 1 recall_score(y_tes...