sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 计算F1 分数,也称为平衡 F-score 或 F-measure。 F1 分数可以解释为准确率和召回率的调和平均值,其中 F1 分数在 1 时达到其最佳值,在 0 时达到最差分数。准...
target = [3, 4, 4, 3] # 真实的值 f1 = f1_score(pred, target , labels = labels , pos_label= 3) # pos_label指定正样本的值是多少 print(f1 ) ===> 0.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2、sklearn.metrics.f1_score() 的使用举例(多分类) 针对多分类问题,各个参数...
metrics.f1_score(y_true,y_pred,average='weighted')Out[136]:0.37037037037037035 . 4、混淆矩阵 代码语言:javascript 复制 # 混淆矩阵 from sklearn.metricsimportconfusion_matrixconfusion_matrix(y_true,y_pred)Out[137]:array([[1,0,0,...,0,0,0],[0,0,1,...,0,0,0],[0,1,0,...,0,0,...
from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(labels,predictions)*100) 1. 2. F1得分 F1得分取决于召回和精确度,它是这两个值的调和平均值。 我们考虑调和平均值除以算术平均值,因为想要低召回率或精确度来产生低F1分数。在之前的例子中,召回率为100%,精确度为20%,算术平均值为60%,而...
在下文中一共展示了metrics.f1_score方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: classification_scores ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from sklearn import metrics [as 别名]# 或者: from sklearn.metric...
Method/Function: precision_recall_fscore_support 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def main(): do_it = 1 # get data global g_train, g_train_label, g_test, g_test_label, g_feature_name g_train, g_train_label, g_test...
python中想要计算如上指标主要是使用sklearn包中预先写好的函数。可以使用以下代码进行计算: fromsklearn.metricsimportprecision_score, recall_score, f1_score, accuracy_scorey_true = [...]# 正确的标签y_pred = [...]# 预测的标签# 计算正确率accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)# 计算精确度...
from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y =iris.target # 因为逻辑回归是用于二分类问题,我们这里只取两个类别的数据 # 选择类别为0和1的数据 X = X[y != 2] y = y[y != 2]
在Python中的sklearn中的metrics中有很多对于模型评估方法的选项,本篇文章主要介绍其中关于分类算法的模型评估,主要是记录有哪些方法,这些方法的数学含义,及如何用这种方法来评估模型。 在计算之前需要导入相应的函数库 #导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefrom...
Method/Function: recall_score 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def stratified_k_fold(clf,features,labels): skf = StratifiedKFold( labels, n_folds=3 ) precisions = [] recalls = [] for train_idx, test_idx in skf: features...