sklearn中f1_score方法和precision_score方法、recall_score方法的参数说明都是一样的,所以这里不再重复,只是把函数和返回值说明贴在下面: 计算F1 score,它也被叫做F-score或F-measure. F1 score可以解释为精确率和召回率的加权平均值. F1 score的最好值为1,最差值为0. 精确率和召回率对F1 score的相对贡献是...
sklearn中f1-score的简单使用 简单代码 fromsklearn.metricsimportf1_score# 导入f1_scoref1_score(y_test,y_predict, average='micro')# 调用并输出计算的值f1_score(y_test,y_predict, average='macro') 解释 其中 y_test: 真实的数据集切分后的测试y的值 y_predict: 预测值 avarage: 数值计算的两种不...
from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(labels,predictions)*100) F1得分 F1得分取决于召回和精确度,它是这两个值的调和平均值。 我们考虑调和平均值除以算术平均值,因为想要低召回率或精确度来产生低F1分数。在之前的例子中,召回率为100%,精确度为20%,算术平均值为60%,而调和平均值...
F1 = 2PR / (P + R) = 0.57 准确率虽然有0.7,但是F1值只有0.57,因此模型的情感分类能力其实是很差的,10个样本中有4个positive,然而模型只预测出了两个,所以召回率低,进而导致了F1值低。 2.2 sklearn调用 指标函数都在sklearn.metrics这个包中。 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score...
sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 计算F1 分数,也称为平衡 F-score 或 F-measure。 F1 分数可以解释为准确率和召回率的调和平均值,其中 F1 分数在 1 时达到其最佳值,在 0 时达到最差分数。准...
from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(labels,predictions)*100) 1. 2. F1得分 F1得分取决于召回和精确度,它是这两个值的调和平均值。 我们考虑调和平均值除以算术平均值,因为想要低召回率或精确度来产生低F1分数。在之前的例子中,召回率为100%,精确度为20%,算术平均值为60%,而...
包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差...
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所以召回率是93%F1-score:是准确率与召回率的综合。可以认为是平均效果。详细定义如下:对于数据测试结果有下面4种情况:TP:预测为正,实现为正FP:预测为正,实现为负FN:预测为负,实现为正TN:预测为负,实现为负准确率:TP/(TP+FP)召回率:TP(TP+FN)F1-score:2*TP/(2*TP+FP+FN)...
平均F1得分不是平均查准率和查全率的调和均值;这里，类0的F1为1/3，类1的F1为1/2，类2的F1未定义...