年龄{1}'.format(,self.age)) #定义子类 class Student(Person): def __init__(self,name,age,score): super().__init__(name,age) self.score = score
把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作: >>> s = Student() >>> s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60) >>> s.score # OK,实际转化为s.get_score...
precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) 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...
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_
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score from sklearn.datasets import load_breast_cancer # 加载乳腺癌数据集 data = load_breast_cancer() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, ...
precision_score 差異 任意兩個群組之間,精確度分數的最大差異。 分類 precision_score 比例 任意兩個群組之間,精確度分數的最大比率。 分類 recall_score 差異 任意兩個群組之間,重新叫用分數的最大差異。 分類 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...
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: ...
precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) print('精确率:', precision) print('召回率:', recall) print('F1分数:', f1) # 混淆矩阵 ...
accuracy_score差异任意两组之间准确度得分的最大差异。分类 accuracy_score比率任意两组之间准确度得分的最小比率。分类 precision_score差异任意两组之间精准率得分的最大差异。分类 precision_score比率任意两组之间精确率得分的最大比率。分类 recall_score差异任何两组之间召回分数的最大差异。分类 ...
metrics.precision_score(Ytest,clf_01.predict(Xtest)) 0.6363636363636364 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 metrics.precision_score(Ytest,clf_02.predict(Xtest)) 0.6538461538461539 2.7.2 召回率 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...