(TP + FP + TN +FN) F1_score = 2*Precision*Recall/(Precision + Recall) po = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN) pe = (60*(TP+FP) + 60*(FN+TN))/(120*120) #60为单类样本的个数,120为总样本数量 Kappa = (po - pe)/(1-pe) Confus_matrix = np.array([[FN, FP], [TN...
2,2,0]y_pred=[0,0,2,2,1]# 计算F1值,使用'micro'方式f1_micro=f1_score(y_true,y_pred,average='micro')print(f'Micro F1 Score:{f1_micro:.2f}')# 计算F1值,使用'macro'方式f1_macro=f1_score(y_true,y_pred,average='macro')print(f'Macro F1 Score:{f1_macro:.2f}')...
defcalculate_f1(precision,recall):if(precision+recall)==0:return0.0return2*(precision*recall)/(precision+recall)f1_score=calculate_f1(precision,recall) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 注:calculate_f1函数用于计算F1分数。 步骤5:输出结果 最后,我们将打印微观和宏观的F1分数结果。 print(f"精确率:{precision:...
你需要使用sklearn.metrics库中的f1_score函数来计算F1分数。因此,首先需要确保安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以使用pip install scikit-learn命令进行安装。 python from sklearn.metrics import f1_score 准备真实标签和预测标签的数据: 你需要两组数据:一组是真实的标签(y_true),另一组是模型预测的标签...
使用真阳性/假阴性等的全局计数计算 f1-score(您将每个类别的真阳性/假阴性的数量相加)。又名 微 平均。 计算f1 分数的加权平均值。在 scikit-learn 中使用 'weighted' 将通过类的支持权衡 f1-score:一个类具有的元素越多,该类的 f1-score 在计算中就越重要。 这些是 scikit-learn 中的 3 个选项,警告说...
对于Python中的实现,可以使用scikit-learn库的函数average_precision_score()来计算平均精确度。该函数接受真实标签和模型的预测概率作为输入,并返回平均精确度的值。以下是使用该函数的示例代码: 代码语言:txt 复制 from sklearn.metrics import average_precision_score ...
>>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # ...
("Precision",sk.metrics.precision_score(y_true,y_pred))print("Recall",sk.metrics.recall_score(y_true,y_pred))print("f1_score",sk.metrics.f1_score(y_true,y_pred))print("confusion_matrix")print(sk.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred))fpr,tpr,tresholds=sk.metrics.roc_curve(y_...
(2019). A New Python Data Analysis Method based on Score Coefficient. Journal of Data Analysis, 15(3), 187-202.在当前信息化时代,数据成为各行各业的核心资源,而数据分析技术也日益成为企业决策和发展的重要支撑。Python作为一门功能强大的编程语言,其在数据分析领域的应用日益广泛,成为了众多数据科学家和...
F1 Score是精确率和召回率的调和平均数,用来综合评估模型表现。 f1=f1_score(y_true,y_pred)print(f'F1 Score:{f1:.2f}')# 打印F1 Score,保留两位小数 1. 2. 步骤7: 打印结果 我们已经在上面的步骤中打印了结果。 print(f'精确率:{precision:.2f}')print(f'召回率:{recall:.2f}')print(f'F1 Sc...