【Python学习】 - sklearn学习 - 评估指标precision_score的参数说明 函数声明:precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)其中较为常用的参数解释如下:y_true:真实标签y_pred:预测标签average:评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (def...
def get_score(self): return self._score def set_score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be an integer!') if value < 0 or value > 100: raise ValueError('score must between 0 ~ 100!') self._score = value 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
precisions.append(precision_score(y_test, y_predict)) recalls.append(recall_score(y_test, y_predict)) plt.plot(thresholds, precisions) plt.plot(thresholds, recalls) plt.show() Precision-Recall曲线 plt.plot(precisions, recalls) plt.show() scikit-learn中的Precision-Recall曲线 from sklearn.metr...
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score, roc_curve, auc def model_metrics(model, x, y, pos_label=1): """ 评价函数 """ yhat = model.predict(x) yprob = model.predict_proba(x)[:,1] ...
1、accuracy_score 与 precision_score accuracy_score准确率,顾名思义就是分类结果中正确分类的数据比总数目(不论是两个还是多类); precision_score 这个有时人们也称为其准确率,但是它有另外一个名称查准率,这个就是有正例和负例的区别了(一般来说正例就是我们所关注的那个类别), 这个的准确定义为: ...
recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f"准确率:{accuracy}") print(f"精确度:{precision}") print(f"召回率:{recall}") print(f"F1分数:{f1}") 在上面的示例中,我们首先加载了Iris数据集,并将其转化为二元分类问题。然后,我们使用Logistic回归模型进行训练...
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) # 类似海明距离,每个类别求准确后,再求微平均 Out[128]: 3 # 2, metrics fromsklearn import metrics metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro') # 微平均,精确率 Out[130]: 0.33333333333333331 ...
("Precision",sk.metrics.precision_score(y_true,y_pred))print("Recall",sk.metrics.recall_score(y_true,y_pred))print("f1_score",sk.metrics.f1_score(y_true,y_pred))print("confusion_matrix")print(sk.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred))fpr,tpr,tresholds=sk.metrics.roc_curve(y_...
sgd_reg.score(X_test_standard, y_test_boston) 3.2 确定梯度下降计算的准确性 以多元线性回归的目标函数(损失函数)为例 比较 使用数学推导式(得出具体解析解)的方法和debug的近似方法的比较 # 编写损失函数 def J(theta, X_b, y): try: return np.sum((y - X_b.dot(theta)) ** 2) / len(y)...
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...