f_score_micro = f1_score(y_true, y_pred, average='micro') print(f"Macro Average F-score: {f_score_macro}") print(f"Weighted Average F-score: {f_score_weighted}") print(f"Micro Average F-score: {f_score_micro}") 总结起来,计算F-score在Python中非常简单方便,scikit-learn提供了丰富...
(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...
通过调用f1_score函数,我们能够计算出该模型的F1值。 F1值的多类别计算 在多类别分类任务中,我们可以通过指定average参数来计算不同类别的F1值。以下是一个多类别F1值计算的例子: fromsklearn.metricsimportf1_score# 多类别真实标签和预测标签y_true=[0,1,2,2,0]y_pred=[0,0,2,2,1]# 计算F1值,使用'm...
在这个示例中,我们首先导入了f1_score函数,然后定义了真实标签y_true和预测标签y_pred,最后计算并打印F1分数。 4. 流程图 下面是计算F1分数的基本流程图,帮助更清晰地理解步骤。 开始准备真实值和预测值调用 f1_score 函数输出 F1 分数结束 5. 使用F1分数的场景 F1分数尤其适用于以下场景: 当正负类样本不均衡时...
F1Score=2TP2TP+FP+FN 调和平均数 (Harmonic mean)经常被用与分子相同、分母不同的场合,将分母调成平均数再当分母。 Hn=n∑i=1n1xi 其中后三种measure在衡量整个数据时,通过以下方式汇总这些指标: 宏观平均 (Macro-average):对每个类别计算指标,然后计算这些指标的平均值。这种方法对所有类别给予了相同的重要性...
要计算F1分数,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 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...
基于混淆矩阵,我们可以计算出几个关键的性能指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score)。混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种特别有用的工具,用于评估分类模型的性能,它展示了实际值与模型预测值之间的关系。 示例代码: import numpy as np ...
Macro F1:将n分类的评价拆成n个二分类的评价,计算每个二分类的F1 score,n个F1 score的平均值即为Macro F1。 微平均 Micro-average Micro F1:将n分类的评价拆成n个二分类的评价,将n个二分类评价的TP、FP、TN、FN对应相加,计算评价准确率和召回率,由这2个准确率和召回率计算的F1 score即为Micro F1。
precision recall f1-score supportclass00.671.000.802class10.000.000.001class21.001.001.002avg/total0.670.800.725 包含:precision/recall/fi-score/均值/分类个数 . 6、 kappa score kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) ...