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 × Recall /Precision + Recall) 1分数的...
要在Python中同时输出召回率(Recall)、精确率(Precision)和F1-score的曲线,可以按照以下步骤进行。这些步骤涵盖了准备数据集、训练模型、计算评估指标以及绘制曲线图。下面是一个详细的示例,包括必要的代码片段。 1. 准备数据集并划分为训练集和测试集 首先,我们需要一个数据集。这里我们使用scikit-learn库中的make_cl...
y_pred)# 计算精确度、召回率和F1分数precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')# 'macro'表示未加权平均recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')f1 = f1_
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...
precision recall f1-score supportclass00.671.000.802class10.000.000.001class21.001.001.002avg/total0.670.800.725 包含:precision/recall/fi-score/均值/分类个数 . 6、 kappa score kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) ...
最后可以根据具体的应用,在曲线上找到最优的点,得到相对应的precision,recall,f1 score等指标,去调整模型的阈值,从而得到一个符合具体应用的模型。 13、非极大值抑制(NMS) Non-Maximum Suppression就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box。对于有重叠在一起的预测框,只保留得分最...
一:Precision, Recall, F-score 统计学习方法中precesion称为精确率,而准确率为accuracy 是分类正确的样本除以总样本的个数。 召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)= 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数;;;亦即预测为真实正例除以所有真实正例样本的个数 ...
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...
混淆矩阵(confusion matrix)可谓是贯穿了整个目标检测评价体系,衍生了一系列的目标检测评价指标,如精确率(precision),准确率(accuracy),召回率(recall),F1-score,ROC-AUC指标,Ap(平均正确率),MAp(mean average precisioon),IOU(intersect over union)等一系列常见评价指标。下面将会针对这些评价指标展开一一介绍。
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...