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。准确率和召回率对 F1 分数的相对贡献是相等的。 F1分数的公式是: F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) 在多类和多标签情...
micro,由上面的公式可知各个类别的F1-score是由各个类别的TP、FP、FN几个数值计算出来的,micro则是表示不区分类别,无论是label0还是label1,只要是将各个类别的TP、FP、FN加起来计算的到一个F1-score值; macro,与micro相反,macro先计算各个类别的F1-score,然后直接计算各个类别F1-score的算数平均即为最终所示的F1-...
可以sklearn,来计算核对,把average设置成macro #average=None,取出每一类的P,R,F1值 p_class, r_class, f_class, support_micro=precision_recall_fscore_support(y_true=y_true, y_pred=y_pred, labels=[1, 2, 3, 4], average=None)print('各类单独F1:',f_class)print('各类F1取平均:',f_class...
'micro',总体计算f1值,及不分类计算。 'macro':计算每个标签的f1值,取未加权平均值,不考虑标签不平衡。 StratifiedKFold 将测试集分为测试集与验证集,用于交叉验证。 以lightgbm分类器作为例子: x_score=[]cv_pred=[]skf=StratifiedKFold(n_splits=n_splits,random_state=seed,shuffle=True)forindex,(train...
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...
本题中我们将使用 sklearn.metrics 中的f1_score 函数使用 f1 分数(f1 score)对输入的数据进行评价。 在Sklearn 中,f1_score 函数的调用和定义如下: sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 本题中我们...
F1值是一个综合考虑精确率和召回率的指标,它是精确率和召回率的调和平均数。在scikit-learn库中可以使用f1_score()函数计算F1值。 from sklearn.metrics import f1_score y_pred = model.predict(X_test) f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted') ...
计算f1分数 使用f1_score函数可以计算出F1分数。 ```python f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') print('F1 score:', f1) ``` 输出结果为: ``` F1 score: 0.26666666666666666 ``` 参数解释 f1_score函数有三个主要参数:y_true、y_pred和average。 - y_true:真实值数组。 - y_pr...
f1_2=f1_score(trueY==2,testY==2,labels=True)#针对分类2的f1 f1_3=f1_score(trueY==3,testY==3,labels=True)#针对分类3的f1 f1_123=np.mean([f1_1,f1_2,f1_3])#计算均值 print("ave-f1:",f1_123) 所得结果如下: >>>ave-f1: 0.9259259259259259 ...
F1 score F1 score是精确率和召回率的一个加权平均。 F1 score的计算公式如下: F_{1}=2*\frac{Precision*Recall}{Precision+Recall} Precision体现了模型对负样本的区分能力,Precision越高,模型对负样本的区分能力越强;Recall体现了模型对正样本的识别能力,Recall越高,模型对正样本的识别能力越强。F1 score是两...