本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.average_precision_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.average_precision_score(y_true, y_score, *, average='macro', pos_label=1, sample_weight=None) 根据预测分数计算平均精度 (AP)。 AP 将precision-recall 曲线总结为在每个阈值处实现的精度的加权平均值,...
precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下: y_true:真实标签 y_pred:预测标签 average:评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'micro', 'macro', 'samples', 'weighted']对于多类/多标签...
1.ap = average_precision_score(y_test,y_pred_prob)ap = 遍历阈值，循环计算的结果，有没有发现...
from sklearn.metrics import average_precision_score import numpy as np y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) AP = average_precision_score(y_true, y_scores) print(AP) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 运行结果: 符合预期! 参考: 机器学习 - 模型评...
3.average_precision_score(y_true,y_score,average='macro',sample_weight=None): 根据预测得分计算平均精度(AP) 其中Pn和Rn是第n个阈值处的precision和recall。对于随机预测,AP是正样本的比例, 该值在 0 和 1 之间,并且越高越好 注意:此实现仅限于二进制分类任务或多标签分类任务 ...
micro算法是指把所有的类放在一起算,具体到precision,就是把所有类的TP加和,再除以所有类的TP和FN的加和。因此micro方法下的precision和recall都等于accuracy。 使用sklearn计算的结果也是一样: >>>fromsklearn.metricsimportprecision_score>>>precision_score(y_true, y_pred, average="micro")0.6333333333333333 ...
sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) 其中,average参数定义了该指标的计算方法,二分类时average参数默认是binary,多分类时,可选参数有micro、macro、weighted和samples。samples的用法我也不是很明确,所以本文只讲解micro、macro、we...
prec,recall,_=precision_recall_curve(y,pred,pos_label=1)pr_display=PrecisionRecallDisplay(precision=prec,recall=recall,average_precision=average_precision_score(y,pred,pos_label=1)).plot()pr_display.average_precision# 0.8583697467770215 PrecisionRecallDisplay.from_predictions(y_true=y, y_pred=pred)...
以精确率precision为例，sklearn计算precision_score时，需使用average参数定义指标计算方法。二分类时平均默认为binary，多分类时则有micro、macro、weighted、samples可选。不加入sample_weight micro: 所有类合并计算，precision、recall等指标直接等同于accuracy。公式计算与手动计算一致。macro: 分别对每个类求...
F1-score是用来综合评估分类器召回(recall)和精确率(precision)的一个指标,其公式为: 其中, recall = TPR = TP/(TP+FN); precision = PPV = TP/(TP+FP) 在sklearn.metrics.f1_score中存在一个较为复杂的参数是average,其有多个选项——None, ‘binary’ (default), ‘micro’, ‘macro’, ‘samples’...