thresholds:一列递减的用来判断正负样本的阈值,最大值设置为max(y_score)+1 1.6. auc() 使用梯形规则计算AUC值 sklearn.metrics.auc(x, y) x:x的坐标,递增或递减的,即假阳率 y:y的坐标,即真阳率 1.7. classification_report() 构建一个文本报告,展示主要的分类指标 语法 sklearn.metric
roc_auc_score 直接根据真实值(必须是二值)、预测值(可以是0/1,也可以是proba值)计算出auc值,中间过程的roc计算省略。 形式: sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None) average : string, [None, ‘micro’, ‘macro’(default), ‘samples’, ‘weighted...
accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …]) classification_report(y_true, y_pred[, …]) f1_score(y_true, y_pred[, labels, …]) fbeta_score(y_true, y_pred, beta[, labels, …]) hamming_loss(y_true, y_pred[, classes]) jaccard_similarity_score(y_true, y_pred[, …]) ...
#导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportcohen_kappa_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearnimpo...
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例;如果为False,返回正确分类的样本数 ——— recall_score 召回率 =提取出的正确信息条数 /样本中的信息条数。通俗地说,就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 形式: klearn.m...
# Metrics related to the DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report print ('Accuracy is:', accuracy_score(y_train, Train_predict)) print (classification_report(y_train, Train_predict)) import pydot import pyparsing from io import StringIO dot_data = ...
precision recall f1-score support class 0 0.50 1.00 0.67 1 class 1 0.00 0.00 0.00 1 class 2 1.00 0.67 0.80 3 accuracy 0.60 5 macro avg 0.50 0.56 0.49 5 weighted avg 0.70 0.60 0.61 5 >>> y_pred = [1, 1, 0] >>> y_true = [1, 1, 1] >>> print(classification_report(y_true...
准确率（Accuracy）= (TP + TN) / 10 = 0.7 精确率（Precision）= TP / (TP + FP) = 2 / 3 ≈ 0.67 召回率（Recall）= TP / (TP + FN) = 2 / 4 = 0.5 F1值 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) ≈ 0.57 准确率虽然有0.7，但F1值只有0.57，表明...
"""Cohen's Kappa系数：cohen_kappa_score()"""# 待补充代码 ### """除了以上4中单⼀的评估⽅法，还提供输出评估指标报告的函数classification_report，可以输出上⽅4种评估指标""" # 待补充代码 ### """ROC曲线：roc_curve()，本质上是把⽤图形画出结果，图形与x轴组合的⾯积越⼤，模型越好"...
precision recall f1-score supportclass 0 0.67 1.00 0.80 2class 1 0.00 0.00 0.00 1class 2 1.00 0.50 0.67 2accuracy 0.60 5macro avg 0.56 0.50 0.49 5weighted avg 0.67 0.60 0.59 5复制代码 下面是一个自定义labels的例子: print(classification_report(y_true, y_pred, labels=[1, 2]))复制代码 ...