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)...
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, outputs) # 输出指标值 print("Loss:", loss.item())...
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"...
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...
return accuracy_score(y_true,y_pred_cls) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() optimizer =torch.optim.Adam(params=net.parameters(),lr = 0.01) metric_func = accuracy metric_name = "accuracy" 下面是三种风格的训练代码。 4. 三种风格的训练代码 ...
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 复制 accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, test_prediction) precision = metrics.precision_score(y_test, test_prediction,...
1. 准确率 (Accuracy):正确预测的样本数与总样本数之比。通常用于分类问题。 2. 精确率 (Precision):真正例(TP)与所有预测为正例的样本数(TP+FP)之比。用于衡量模型对正例的识别能力。 3. 召回率 (Recall):真正例(TP)与所有真实为正例的样本数(TP+FN)之比。用于衡量模型对正例的覆盖能力。 4. F1 ...
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: ...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score model.eval() acc =0.0fori,batchinenumerate(test_dataset.dataset):# 按照batch测试结果x,y=batchiftorch.cuda.is_available(): x = x.cuda() predict = model(x) predict = torch.max(predict,1)[1] ...
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。