recall=recall_score(y_true,y_pred)print(f'召回率:{recall:.2f}')# 打印召回率,保留两位小数 1. 2. 步骤6: 计算F1 Score 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: ...
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...
recall = recall_score(y_test, y_pred) print(f"Precision: {precision}") print(f"Recall: {recall}") 4、F1 分数(F1 Score) F1 分数是精确率和召回率的调和平均数,同时考虑精确率和召回率,能够平衡这两个指标,尤其是在数据集不平衡的情况下非常有用。F1 分数的公式如下: F1 = 2 × (Precision...
F1 score F1 score是精确率和召回率的调和平均值,计算公式为: fromsklearn.metricsimportf1_score y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]print(f1_score(y_true,y_pred,average='macro'))# 0.26666666666666666print(f1_score(y_true,y_pred,average='micro'))# 0.3333333333333333print(f1_sc...
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...
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, TP]]) ...
F1分数可以用以下公式计算:F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 这些指标可以通过对模型的预测结果与真实标签进行对比来计算。在Python中,可以使用混淆矩阵(Confusion Matrix)来计算这些指标。混淆矩阵是一个2x2的矩阵,其中行表示真实标签,列表示预测结果。根据混淆矩阵中的值,可以计算出...
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...