Metrics 是 PyTorch 中计算模型训练和评估指标的模块,针对不同的任务提供了一系列常用的指标计算函数。本文将介绍 PyTorch 的一些常用 Metrics 函数,并说明它们的含义和参数。 1. accuracy_score accuracy_score 函数用于计算分类准确率,即正确分类的样本数占总样本数的比例。该函数定义如下: accuracy_score(y_true, ...
方式一:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)...
使用torch.nn.functional.accuracy()函数来计算模型的准确率。 # 使用模型对数据进行预测 outputs = model(inputs) # 计算准确率 accuracy = torch.nn.functional.accuracy(outputs, labels) #打印准确率,准确率的值可以通过调用 accuracy.item() 来获取。 print(accuracy.item()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
print("Accuracy:", accuracy) ``` 2. 准确率(accuracy_score): 准确率是最简单、最直接的计算模型性能的指标。它是指模型正确分类样本数量与总样本数量的比例。Scikit-learn库中提供了accuracy_score函数来计算准确率。以下是使用accuracy_score计算准确率的示例代码: ```python from sklearn.metrics import accura...
PyTorch提供了一系列用来评估模型性能的函数。这些函数可以帮助我们了解模型在训练和测试数据上的表现情况,从而决定模型是否需要进一步改进。常用的评估指标包括准确率、混淆矩阵和ROC曲线。在PyTorch中,可以使用accuracy_score、confusion_matrix和roc_auc_score等函数来计算这些指标。此外,PyTorch还提供了一些其他的评估函数...
这里我们就仅仅使用sklearn自带的评价指标函数来计算评价指标:accuracy_score:计算准确率, precision_score:计算精确率, recall_score:计算召回率, f1_score:计算f1, classification_report:分类报告, confusion_matrix:混淆矩阵。具体是怎么使用的,我们可以直接看代码。
最后,我们可以使用从sklearn.metrics模块confusion_matrix,accuracy_score以及classification_report类找到了准确度,精密度和召回值,混淆矩阵。 `from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_scoreprint(confusion_matrix(test_outputs,y_val))print(classification_report(test_outputs,y_va...
这里我们就仅仅使用sklearn自带的评价指标函数来计算评价指标:accuracy_score:计算准确率, precision_score:计算精确率, recall_score:计算召回率, f1_score:计算f1, classification_report:分类报告, confusion_matrix:混淆矩阵。具体是怎么使用的,我们可以直接看代码。 代码语言:javascript 复制 print("开始训练主循环"...
accuracy_score,confusion_matrix:用来计算预测精度和混淆矩阵; TSNE:用来对数据进行降维;hiddenlayer,torchviz:用来可视化卷机神经网络的结构; 在导入模块和库之后,下面定义一些后面会使用到的超参数,它分别为: # 设置超参数 EPOCH = 1 # 训练整批数据多少次, ...
preds)f1_score_micro = metrics.f1_score(val_targets, val_preds, average='micro')f1_score_macro = metrics.f1_score(val_targets, val_preds, average='macro')print(f"Accuracy Score = {accuracy}")print(f"F1 Score (Micro) = {f1_score_micro}")print(f"F1 Score (Macro) = {f1_score_...