print("sklearn.__version__ :",sklearn.__version__) displays = all_displays() i=1 for d in displays: print(i,d[0]," : ",d[1]) i=i+1 """ CalibrationDisplay ConfusionMatrixDisplay DecisionBoundaryDisplay DetCurveDisplay LearningCurveDisplay PartialDependenceDisplay PrecisionRecallDisplay Pre...
precision_micro = precision_score(y_true, y_pred, average='micro') print(f"precision_macro:{precision_macro}") print(f"precision_micro:{precision_micro}") # recall = tp / (tp + fn) recall_macro = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') recall_micro = recall_score(y_true,...
第三步就是计算混淆矩阵信息,以及Recall和precision,我们使用scikit-learn中自带的来搞。 # 使用混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix as CM, precision_score as PS, recall_score as RS # 获得混淆矩阵的所有值 cm = CM(y_true=prob.loc[:, 'y_true'], y_pred=prob.loc[:, 'y_pre...
Scikit-learn (sklearn) 总是会在新版本中添加 "Display "API,因此这里可以了解你的版本中有哪些可用的 API 。例如,在我的 Scikit-learn 1.4.0 中,就有这些类: 代码语言:javascript 复制 [('CalibrationDisplay',sklearn.calibration.CalibrationDisplay),('ConfusionMatrixDisplay',sklearn.metrics._plot.confusion...
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted)) 结果: LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, penalty=l2, random_state=None, tol=0.0001) precision recall f1-score support 0.0 0.79 0.89 0.84 500 ...
•precision 和 recall 都是越高越好。精确度和召回率都高时,F1 值也会高. F1 值在1时达到最佳值(完美的精确度和召回率),最差为0.在二元分类中,F1 是测试准确度的量度。 classification_report 的主要参数: 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值。
PR(precision recall)曲线 表现的是precision和recall之间的关系。 回归评估指标 测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确。 使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 平均绝对误差 MAE 平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)又被称为 范数损失(l1-norm loss)。
recall=ture positive/(true postive+false negative)=4344/(4344+1307) (1)准确率和召回率函数计算 Scikit-Learn 提供了一些函数去计算分类器的指标,包括准确率和召回率。 >>> from sklearn.metrics import precision_score, recall_score >>> precision_score(y_train_5, y_pred) # == 4344 / (4344 +...
在Scikit-learn中,可以使用`precision_score`函数来计算模型的精确率: ```python from sklearn.metrics import precision_score precision = precision_score(y_true, y_pred) ``` 与准确率类似,`y_true`和`y_pred`分别表示真实的标签和模型的预测标签,`precision`为模型的精确率。 3.召回率(Recall) 召回率...
import numpy as np from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score def navie_precision_recall_curve(y_true, y_scores): # Sort y_scores in descending order desc_score_indices = np.argsort(y_scores, kind="mergesort")[::-1] y_scores = y_scores[desc_score_indic...