本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.accuracy_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None) 准确度分类得分。 在多标签分类中,此函数计算子集精度:为样本预测的标签集必须与 y_true 中的相应标签集完全匹配。 在用户指南中阅读更多信息...
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’] ——— con...
y_true= [0, 1, 2, 3]print(accuracy_score(y_true, y_pred))#0.5print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False))#2#在具有二元标签指示符的多标签分类案例中print(accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))#0.5 2.auc(x, y, reorder=False) 计算roc曲...
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) y_true:y的真实标签 y_score:估计器计算出的每个样本属于每种类别的概率,如果是二分类,则是estimator.predict_proba(X)[:,1],或者是estimator.decision_funct...
print(accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True,sample_weight=None)) 结果为0.25 计算召回率 导入库:from sklearn.metrics import recall_score 参数: y_true:真实标签; y_pred:预测标签; labels:当average!=binary时,要计算召回率的标签集合,是个列表,默认None。要计算标签为1和2的召回率时labels=[1,...
‘samples’: 为每个实例计算指标,找到它们的均值(只在多标签分类的时候有意义,并且和函数accuracy_score不同). sample_weight : 形状为[样本数量]的数组,可选参数. 样本权重. 返回值 precision: 浮点数(如果average不是None) 或浮点数数组, shape =[唯一标签的数量] ...
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;False,返回正确分类的样本数 在多标签分类中, 该函数会返回子集的准确率。 在正负样本不平衡的情况下,准确率这个评价指标有很大的缺陷。
1.准确度(Accuracy) fromsklearn.metricsimportaccuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True,sample_weight=None) 1.1参数说明 y_true:数据的真实label值 y_pred:数据的预测标签值 normalize:默认为True,返回正确预测的个数,若是为False,返回正确预测的比例 ...
>>>accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 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。 形式: klearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1,average='binary', sample_weight=None) ...
from sklearn.metrics import average_precision_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) average_precision_score(y_true, y_scores) #0.83... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.brier_score_loss(y_true,y_prob,sample_weight=None,pos_label=None)...