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 × 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...
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: ...
F1 Score F1Score=2×Precision×RecallPresision+Recall F1 Score用于衡量精确度和召回率之间的平衡,作为评估标准更加全面。 适用于评估类别不平衡的情况。 F1 Score相当于 Precision 和 Recall的调和平均数 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...
from sklearn.metrics import recall_score recall_score(y_test, y_predict) # Out[13]: # 0.80000000000000004 from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_test, y_predict) # Out[14]: # 0.86746987951807231 Precision-Recall二者通常是互相矛盾的,我们需要找到它的平衡: 为了方便绘图,我们...
Kappa = (po - pe)/(1-pe) Confus_matrix = np.array([[FN, FP], [TN, TP]]) print("精确率为:", Precision) print("召回率为:", Recall) print("总体精度为:", Accuracy) print("F1分数为:", F1_score) print("Kappa系数为:", Kappa) 运行结果 参考文献...
Python中的F1评价指标 1. 介绍 在机器学习中,F1评价指标是评估分类模型性能的一种常用指标。它综合考虑了模型的精确率(precision)和召回率(recall),是一个既注重检测正确率又注重检测率的指标。 在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的f1_score函数来计算F1分数。下面,我将向你介绍如何在Python中实现F1评价指标...
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...
# 计算K值在1到40之间的f1分数 for i in range(1, 40): # 使用average='weighted'计算4个类别的加权平均值 f1s.append(f1_sc...hted')) 下一步是绘制f1_score值与K值的关系图。与回归不同的是,这次我们不再选择最小化误差的K值,而是选择最大化f1-score值的K值。 执行以下...
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...
F1-Score 精确率和召回率的调和平均。 ROC曲线和AUC TPR:True Positive Rate,真正率, TPR代表能将正例分对的概率。 FPR: False Positive Rate, 假正率, FPR代表将负例错分为正例的概率。 ROC曲线以FPR为横坐标,TPR为纵坐标。 直观的看越靠近左上角,分类器效果越好,越靠近右下角,效果越差。