f1=f1_score(y_true,y_pred) 1. 打印输出F1值 最后,我们使用print()函数将计算得到的F1值打印输出。 print('F1 score:',f1) 1. 示例代码 下面是完整的示例代码: importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportf1_score y_true=np.array([0,1,1,0,1])y_pred=np.array(
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...
\beta是使用者自行定义的参数,由一般式可见F-score能同时考虑precision和recall这两种数值。分子为precision和recall相乘。一个好的算法,最好能够平衡recall和precision,且尽量让两种指标都很高。 F1-score:一般上来说,提到F-score且没有特别的定义时,是指\beta=1时的F-score,亦有写作F1-score。代表使用者同样的注...
召回率(recall)的含义是:原本为对的当中,预测为对的比例(值越大越好,1为理想状态) 精确率、精度(precision)的含义是:预测为对的当中,原本为对的比例(值越大越好,1为理想状态) F1分数(F1-Score)指标综合了Precision与Recall的产出的结果 F1-Score的取值范围从0到1的,1代表模型的输出最好,0代表模型的输出结果...
score=get_score()print('您输入的成绩:', score)exceptValueError:print('输入的成绩无法转换为整数')exceptAssertionError as err:print('发生了断言错误,原因是:', err)##exception_sample.pydeff1():print('开始建房子打地基')print('完成打地基工作')return'地基完成'deff2():print('开发建设地上部分'...
f1-分数和平均准确率的对比: print("f1_score of random forest:{:.3f}".format(f1_score(y_test,rf.predict(X_test)))print("f1_score of svc:{:.3f}".format(f1_score(y_test,svc.predict(X_test))) f1_score of random forest: 0.610 f1_...
recall_score 比例 任意兩個群組之間,重新叫用分數的最大比率。 分類 f1_score 差異 任意兩個群組之間,f1 分數的最大差異。 分類 f1_score 比率 任意兩個群組之間,f1 分數的最大比率。 分類 error_rate 差異 任意兩個群組之間,錯誤率的最大差異。 分類 error_rate 比例 任意兩個群組之間,錯誤率的最大...
from sklearn.metrics import recall_score, precision_score, f1_score, cohen_kappa_score pd.set_option('display.max_columns', None)读入数据集 df = pd.read_csv('./Telco-Customer-Churn.csv')df.head()04、数据初步清洗 首先进行初步的数据清洗工作，包含错误值和异常值处理，并划分类别型和数值型字段...
apply(R_score) datas.head() 说明:这里对R、F、M 再求平均值,以平均值为标准,如果单个指标大于平均值,显示1,否则显示0。最终RFM的结果由0和1拼接组成,即可得出用户最终类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 R_mean = datas['R1_score'].mean() F_mean = datas['F1_score']....