F1 score 参考资料 在机器学习的分类任务中,绕不开准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),PR曲线,F1 score这几个评估分类效果的指标。而理解这几个评价指标各自的含义和作用对全面认识分类模型的效果有着重要的作用。 本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。 混淆矩阵 在介绍...
在二进制分类中,此函数等于jaccard_score 函数。 例子: >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> y_pred = [0, 2, 1, 3] >>> y_true = [0, 1, 2, 3] >>> accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 >>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2 在具有二进制标签指...
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 >>>importnumpyasnp >>>fromsklearn.metricsimportaccuracy_score >>>y_pred=[0,2,1,3] >>>y_true=[0,1,2,3] >>>accuracy_score(y_...
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) # 计算模型在测试集上的准确率 print(f"Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%") # 打印输出模型在测试集上的准确率 逻辑回归
accuracy_score(y_true, y_pred) #0.5 输出结果 accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) #2 输出结果 2 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。 klearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label...
F1 score 参考资料 在机器学习的分类任务中,绕不开准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),PR曲线,F1 score这几个评估分类效果的指标。而理解这几个评价指标各自的含义和作用对全面认识分类模型的效果有着重要的作用。 本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。 混淆矩阵 在介绍...
1.accuracy_score(y_true,y_pre):准确率 总的来说就是分类正确的样本占总样本个数的比例,数据越大越好, 但是有一个明显的缺陷,即是当不同类别样本的比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素,就会出现准确率很高,但是auc却很低的情况(样本不均衡) ...
Example #2Source File: link_prediction.py From edge2vec with BSD 3-Clause "New" or "Revised" License 7 votes def evaluation_analysis(true_label,predicted): ''' return all metrics results ''' print "accuracy",metrics.accuracy_score(true_label, predicted) print "f1 score macro",metrics....
accuracy score: 0.25 precision score: 0.3333333333333333 recall score: 0.5 f1 score: 0.4 ROC和AUC 位于包sklearn.metrics.roc_auc_score下,此实现可用于二进制、多类和多标签分类,但存在一些限制(请参阅参数) Example >>>importnumpyasnp >>>fromsklearn.met...
balanced_accuracy_score(y_true, y_pred)0.625 混淆矩阵 适用范围:所有分类模型,包括二分类、多分类 介绍:实质是一张交叉表,纵轴为真实值,横轴为预测值 API介绍: Example1:多分类任务,类别已经转换为整数类型,分别为0,1,2三个类别 from sklearn.metrics import confusion_matrix ...