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
在不同的场景下,这两个指标的应用有所不同: 如果我们需要关注所有样本的分类表现,且每一类的样本数量相对均衡,那么使用accuracy_score是合适的。 如果存在类别不平衡,且我们对假正例(错误的正预测)特别敏感,那么我们应该使用precision_score来更好地评估模型性能。 3. 代码示例 我们可以使用Python中的sklearn库来计...
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 (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average:string,[None,'binary'(默认),'micro','macro','samples','weighted'] 该参数对于多类/多标签目标是必需的。如果None,返回每个班级的分数。否则,这将确定对数据执行的平均类型: ...
precision_scoreratio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_scoreratio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 ...
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 ...
accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)precision=precision_score(y_test,y_pred)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}") ...
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) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportcohen_kappa_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...
precision = precision_score(y, y_pred) recall = recall_score(y, y_pred) f1 = f1_score(y, y_pred) return accuracy, precision, recall, f1 让我们评估一下逻辑回归和随机森林模型: accuracy, precision, recall, f1 = evaluate_model(logreg, X_test, y_test) ...