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...
本文簡要介紹python語言中 sklearn.metrics.precision_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 計算精度。 精度是比率tp / (tp + fp),其中tp 是真陽性數,fp 是假陽性數。
precision_score函数接受四个参数,分别为y_true,y_pred,labels,average,其中y_true为真实标签,y_pred为预测标签,labels为指定的类别,average指定计算精度的方式。 ## 3. precision_score函数应用 precision_score函数可以用来计算分类器的精确度,它可以衡量分类器的准确性,它的计算公式为:TP/(TP+FP),其中TP代表真...
并且报了一个警告: D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py:1221: UndefinedMetricWarning: Precisionisill-definedandbeing set to 0.0inlabels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior. _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(resu...
# 需要导入模块: from seqeval import metrics [as 别名]# 或者: from seqeval.metrics importprecision_score[as 别名]deff1_pre_rec(labels, preds):return{"precision":precision_score(labels, preds, suffix=True),"recall": recall_score(labels, preds, suffix=True),"f1": f1_score(labels, preds, ...
>>>print(f1_score(y_true,y_pred,labels=[1,2,3,4],average='micro')) 0.6153846153846153 === === === === === precision recall f_score numsamples === === === === === disgust 0 0 0 71 happy 0.65217 0.42254 0.51282 71 neutral 0.44444 0.72222 0.55026 72 scream 0.03509 0.02857...
labels : 列表,可选值. 当average != binary时被包含的标签集合,如果average是None的话还包含它们的顺序. 在数据中存在的标签可以被排除,比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时,数据中没有出现的标签会导致宏平均值(marco average)含有0个组件. 对于多标签的目标,标签是列索引. 默认情况下,y_true和y_pred...
F1分数,是精确率和召回率的调和平均值,综合评估精确度和召回率print('f1_score:',f1_score(real_labels, pre_labels, average='macro'))# 4. recall_score: 召回率,表示预测为正类且实际为正类的样本占实际正类样本的比例print('recall_score:',recall_score(real_labels, pre_labels, average='macro'))...
import numpy as np from sklearn.metrics import average_precision_score probs = np.array([0.41722746, 0.07162791, 0.41722746, 0.07162791, 0.69208494, 0.69208494, 0.40750916, 0.18227092, 0.40750916, 0.07162791]) labels = np.array(['No', 'N...
confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true:样本真实的分类标签列表 y_pred:样本预测的分类结果列表 labels:类别列表,可用于对类别重新排序或选择类别子集。如果默认,则将y_true 或y_pred 中至少出现一次的类别按排序顺序构成混淆矩阵。 sample_weight:样本权重 先看下面这个例子...