准确率 (Accuracy):正确定义为 ((TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)) 召回率 (Recall):精确度的另一种表达方式,定义为 (TP / (TP + FN)) 精确率 (Precision):定义为 (TP / (TP + FP)) 在实际中,这些指标可以提供模型在不同方面的性能评价,帮助我们更好地修正和优化算法。 7. 结论 计算TP...
# fn = pcount[1] - fp # 统计FN的个数 # return tp, fp, tn, fn # # # 计算常用指标 # def compute_indexes(tp, fp, tn, fn): # print(tp+tn,tp+tn+fp+fn) # accuracy = float((tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)) # 准确率 # precision = tp / (tp+fp) # 精确率 # recall = tp...
ENSklearn.metrics具有获得分类度量的强大功能，尽管我认为缺少的是返回TP、FN、FP和FN计数的函数，给出...
0,1,1,0,1]y_pred=[1,1,1,0,0,1]tn,fp,fn,tp=confusion_matrix(y_true,y_pred).ravel()# 计算TPTP=tpprint("True Positive:",TP)# 计算PrecisionPrecision=TP/(TP+fp)print("Precision:",Precision)# 计算RecallRecall=TP/(TP+fn)print("Recall:",Recall)# 计算F1值F1=2*(Precision*Recall)...