precision recall f1-score supportclass00.671.000.802class10.000.000.001class21.001.001.002avg/total0.670.800.725 包含:precision/recall/fi-score/均值/分类个数 . 6、 kappa score kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) 代码语言:javascript 代...
knn_clf.fit(x_train_transed,y_multilabel) result=knn_clf.predict([x_train_transed[10]]) print("knn 多标签分类器 ",result) #模型评测 #平均F1 fromsklearn.metricsimportf1_score y_train_knn_pred=cross_val_predict(knn_clf,x_train_transed,y_multilabel,cv=3) result=f1_score(y_multilab...
metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro') # 微平均,精确率 Out[130]: 0.33333333333333331 metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='macro') # 宏平均,精确率 Out[131]: 0.375 metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2, 3], average='macro') # 指定...
一些多分类(multiclass)使用的case: confusion_matrix(y_true, y_pred[, labels]) hinge_loss(y_true, pred_decision[, labels, …]) 一些多标签(multilabel)的case: accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …]) classification_report(y_true, y_pred[, …]) f1_score(y_true, y_pred[, la...
Multiclass case: >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> X, y = load_iris(return_X_y=True) >>> clf = LogisticRegression(solver="liblinear").fit(X, y) >>> roc_auc_score(y, clf.predict_proba(X), multi_class='ovr') 0.99... Multilabel case: >>> from sklearn....
而足球比赛结果是有赢、平、输三种,是一个多类 (multi-class) 变量。多类变量分别用 0, 1, 2 来表示,那么 y = [0 1 0 2]。但更常见的是用独热编码 (one-hot encoding),即样本内和样本外 在统计中,把研究对象的全体称为总体 (population),而把组成总体的各个元素称为个体,把从总体中抽取的若干个...
sklearn中的metrics.roc_auc_score评价指标 参数说明 from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) 计算曲线ROC的......
就像cross_val_score()函数一样,cross_val_predict()执行k-fold 交叉验证,但不返回评估分数,而是返回在每个测试折叠上做出的预测。这意味着您可以获得训练集中每个实例的干净预测(“干净”是指“样本外”:模型对训练期间从未见过的数据进行预测)。 现在您已经准备好使用confusion_matrix()函数获取混淆矩阵。只需将目...
如何通过sklearn实现多标签分类？sklearn支持多类别（Multiclass）分类和多标签（Multilabel）分类：多类别...
labels:手动输入标签的顺序,在多分类情况下,单一类型的f1 score输出顺序就依赖此,需配合将average参数设置为None pos_label:str or int, default=1 The class to report if average=‘binary’ and the data is binary. If the data are multiclass or multilabel, this will be ignored; setting labels=[pos...