一. 模型评价指标——Precision/Recall 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 1.1 准确率、精确率、召回率、F值对比 准确率/正确率(Accuracy)= 所有预测正确的样...
y_pred)# 计算精确度、召回率和F1分数precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')# 'macro'表示未加权平均recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')f1 = f1_
# accuracy = float((tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)) # 准确率 # precision = tp / (tp+fp) # 精确率 # recall = tp / (tp+fn) # print(2*precision*recall,precision+recall)# 召回率 # F1 = float((2*precision*recall) / (precision+recall)) # F1 # return accuracy, precision, recall, ...
confusion_matrix(y_true,y_pred)pred=multilayer_perceptron(x,weights,biases)correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(pred,1),tf.argmax(y,1))accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))withtf.Session()assess:init=tf.initialize_all_variables()sess.run(init)forepochinxrange(150):...
# Calculate daily returns data['Return'] = data['Close'].pct_change() # Create additional features data['MA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean() data['MA_200'] = data['Close'].rolling(window=200).mean() data['Volatility'] = data['Return'].rolling(window=50).std()...
此时,precision、recall以及综合两者的F-measure值不能作为判断模型好坏的标准(因为原本是错的数量不确定,考虑原本是对的数据只有1,原本是 错的数据有10000这种极端情况根据他们的定义即可得知precision近似为0,正负样本比例一致则precision约为0.5),也就是说上述三个指标受数据集正负样本比例影响。
def calculate_precision(y, y_pred): tp = calculate_TP(y, y_pred) fp = calculate_FP(y, y_pred) return tp / (tp + fp) 召回率 Recall 召回指标可帮助我们了解模型能够正确识别的所有地面真实正样本中正样本的百分比。 例如-假设数据中有100个阳性样本,我们计算出该100个样本中有多少个模型能够正确...
def calculate_precision(y, y_pred): tp = calculate_TP(y, y_pred) fp = calculate_FP(y, y_pred) return tp / (tp + fp) 召回率Recall 召回指标可帮助我们了解模型能够正确识别的所有地面真实正样本中正样本的百分比。例如-假设数据中有100个阳性样本,我们计算出该100个样本中有多少个模型能够正确捕获...
def calculate_precision(y, y_pred): tp = calculate_TP(y, y_pred) fp = calculate_FP(y, y_pred) return tp / (tp + fp) 召回率Recall 召回指标可帮助我们了解模型能够正确识别的所有地面真实正样本中正样本的百分比。 例如-假设数据中有100个阳性样本,我们计算出该100个样本中有多少个模型能够正确捕...
Precision-Recall可以用于分类任务的评估。 当样本非常不平衡时,Precision-Recal是一个很好的模型度量标准。 # 精确度 与召回率 精确度:Precision(P) 召回率:Recall (R) Precision-Recall 曲线展示了不同阈值的精度和召回之间的权衡。曲线下的面积大时表示高召回和高精度,其中高精度与低假阳性率相关,高召回与低假...