importtorchfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 模拟真实标签和预测标签y_true = torch.tensor([0,1,1,0]) y_pred = torch.tensor([0,1,0,0]) accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)print(f"Accuracy:{accuracy}") 2. 精确率(Precision) 定义:预测为正类的样本中,实际为正类的比例。它衡...
labels)# 计算准确率accuracy=torch.nn.functional.accuracy(outputs,labels)# 计算精度、召回率和 F1 值precision=sklearn.metrics.precision_score(labels,outputs)recall=sklearn.metrics.recall_score(labels,outputs)f1=sklearn.metrics.f1_score(labels
scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred)) # 输出平均准确度 print('Accuracy: %.3f (+/- %.3f)' % (np.mean(scores), np.std(scores))) 7、模型测试 import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from torchvision import transforms from your_model_module import YourMo...
10.net.train() 和 net.eval() 当网络中有 dropout,bn 的时候。训练的要记得 net.train(), 测试 要记得 net.eval()。 11. optimizer.zero_grad(): loss.backward(): optimizer.step() 批处理中,写上就完事。 12.accuracy_score:正确的值所占的比例。 13.loss.item():用于将一个零维张量转换成浮点...
使用metrics模块计算分类准确度(accuracy)、精确度(precision)、召回率(recall)和F1得分(F1 score)。 输出经过优化后的参数w和b,以及在测试集上的评估指标。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,test_prediction)precision=metrics.precision_score(y_test,test...
acc = accuracy_score(test_data_y, pre_lab) print(''测试集上的预测精度为:'', acc) Out[7]: 测试集上的预测精度为:0.8841 从输出中可以发现模型在测试集上的预测精度为88.41%,识别精度略低于卷积神经网路,针对测试样本的预测结果,同样可以使用混淆矩阵表示,并将其可视化,程序如下: ...
pytorch 损失函数 pytorch accuracy 文章目录 前言 一、模型评估概要 二、评估方法 `1.准确率(Accuracy)` **`2.ROC(Receiver Operating Characteristic)`** `3.混淆矩阵(confusion_matrix)` 4.精度(Precision) 5.召回率(Recall) 6.F1值(F1 Score)
1. Accuracy Score调用方式:from sklearn.metrics import accuracy_score acc = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) 公式:Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 2. Balanced Accuracy调用方式:from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score bal_acc = ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
def accuracy(output, target): pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct = pred.eq(target.view_as(pred)).sum() acc = correct.float() / target.size(0) return acc 复制代码 计算精确度、召回率和F1分数: from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score def ...