target = [3, 4, 4, 3] # 真实的值 f1 = f1_score(pred, target , labels = labels , pos_label= 3) # pos_label指定正样本的值是多少 print(f1 ) ===> 0.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2、sklearn.metrics.f1_score() 的使用举例(多分类) 针对多分类问题,各个参数...
那么,在计算总的F1的时候,我们希望给三个类别的F1值赋予的权重为 10 / 17, 5 / 17, 2 / 17,于是,计算总F1的时候,将会把更多的权重给样本数量多的类. 在sklearn示例代码给的例子中,可以发现label 0,label 1, label 2对应的数量均为2,所以采用macro和weight方式计算的F1值都一样,为0.26 micro F1值 m...
metrics.f1_score(y_true,y_pred,average='weighted')Out[136]:0.37037037037037035 . 4、混淆矩阵 代码语言:javascript 复制 # 混淆矩阵 from sklearn.metricsimportconfusion_matrixconfusion_matrix(y_true,y_pred)Out[137]:array([[1,0,0,...,0,0,0],[0,0,1,...,0,0,0],[0,1,0,...,0,0,...
#导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportcohen_kappa_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearnimpo...
python sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/88085878 混淆矩阵 准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.5 ...
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...
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 因为逻辑回归是用于二分类问题,我们这里只取两个类别的数据 # 选择类别为0和1的数据 X = X[y != 2] y = y[y != 2]
基于sklearn的常用分类任务指标Python实现 基于sklearn的常用分类任务指标Python实现 一、摘要 分类任务常用指标包含混淆矩阵、每类分类精度、平均分类精度、总体分类精度、f1-score等。Python的sklearn.metrics 模块覆盖了分类任务中大部分常用的验证指标,本文选择其中几种评价指标展示代码片段,供读者使用。基于tensorflow-...
sklearn第三方库可以帮助我们快速完成任务,使用方法如下: fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix 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"))wit...
模型训练完成后,需要对模型进行评估。我们将使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型。 python 复制代码 from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report # 预测测试集 ...