`f1_score` 函数是用于计算 F1 分数的函数,而在这个特定的调用中,`average='macro'` 表示计算宏平均(Macro Average)的 F1 分数。 具体解释如下: `labels_true`:这是真实的类别标签,`labels_pred`是模型预测的类别标签。 `average='macro'`:这是计算 F1 分数的一种模式选择。`'macro'` 意味着计算每个类别...
fromsklearn.metricsimportf1_score# 实际值和预测值y_true=[1,1,1,0,0,1,0,1,0,0]y_pred=[1,1,0,1,0,0,0,1,1,0]# 计算 F1 Scoref1=f1_score(y_true,y_pred)print(f'F1 Score:{f1:.2f}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 结果解析 运行上述代码,我们可以得到 F1 Score 的...
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'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,a...
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 × Recall /Precision + Recall) 1分数的取值范围为0到1,其中1表示模型的性能最好,0表示性能最差。F1分数能...
python中想要计算如上指标主要是使用sklearn包中预先写好的函数。可以使用以下代码进行计算: fromsklearn.metricsimportprecision_score, recall_score, f1_score, accuracy_scorey_true = [...]# 正确的标签y_pred = [...]# 预测的标签# 计算正确率accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)# 计算精确度...
F1-score ——综合考虑precision和recall的metric F1=2*P*R/(P+R) F-beta image 宏平均和微平均 为了综合多个类别的分类情况,评测系统整体性能,经常采用的还有微平均F1(micro-averaging)和宏平均F1(macro-averaging )两种指标。宏平均F1与微平均F1是以两种不同的平均方式求的全局的F1指标。其中宏平均F1的计算方...
二、Python聚类和F1指数的代码编写 1. 导入必要的库 在开始编写聚类和F1指数的代码之前,首先需要导入必要的Python库。在本示例中,我们将使用scikit-learn库进行聚类和F1指数的计算。以下是导入库的代码示例: ``` import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import f1_score `...
F1得分:是精度和召回率的平衡或谐波平均值。最低值为0,最高值为1。当f1-score等于1时,意味着所有类别都被正确预测 - 这是使用真实数据非常难获得的分数(几乎总会存在例外情况)。 要获取度量值,请执行以下代码段: ## 导入Seaborn以使用热力图 import seaborn as sns ...
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告 1、准确率 第一种方式:accuracy_score 代码语言:javascript 复制 # 准确率importnumpyasnp from sklearn.metricsimportaccuracy_score y_pred=[0,2,1,3,9,9,8,5,8]y_true=[0,1,2,3,2,6,3,5,9]accuracy_score(y_true,y_pred)Out[127]:0.33333333333333...