sklearn第三方库可以帮助我们快速完成任务,使用方法如下: fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix confusion_matrix(y_true,y_pred)pred=multilayer_perceptron(x,weights,biases)correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(pred,1),tf.argmax(y,1))accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))wit...
1、计算公式 从混淆矩阵计算精确度、召回率、F1 Score的过程如下图所示,其中P和R即Precision和Recall: 2、验证实验 如下图为Azure ML自带的一个示例给出的模型评分结果:原始计算结果给出了混淆矩阵与Accuracy、精确度、召回率和F1 Score,图中插入的文字给出了这些评估值的计算过程,计算过程一目了然:... ...
# precision = tp / (tp+fp) # 精确率 # recall = tp / (tp+fn) # print(2*precision*recall,precision+recall)# 召回率 # F1 = float((2*precision*recall) / (precision+recall)) # F1 # return accuracy, precision, recall, F1 # # # 测试代码 # precited = np.array(data_pred) # exp...