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...
2、F1_score中关于参数average的用法描述和理解: 通过参数用法描述,想必大家从字面层次也能理解他是什么意思,micro就是先计算所有的TP,FN , FP的个数后,然后再利上文提到公式计算出F1 macro其实就是先计算出每个类别的F1值,然后去平均,比如下面多分类问题,总共有1,2,3,4这4个类别,我们可以先算出1的F1,2的...
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...
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...
recall_score(trues, preds, labels=[0, 1, 2], average='micro') # micro f1-score micro_f1 = f1_score(trues, preds, labels=[0, 1, 2], average='micro') print(micro_p, micro_r, micro_f1) # 0.8 0.8 0.8000000000000002 # macro-precision macro_p = precision_score(trues, preds, ...
计算F1值 导入库:from sklearn.metrics import f1_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; pos_label:指定正标签,默认为1。在多标签分类中将被忽略; average:六选一{'None', 'micro', 'macro', 'samples', 'weighted',...
sklearn.metrics.f1_score https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.htmlをみるとオプションに"binary","micro","macro","weighted","samples"が存在する。(recall_score, precision_scoreも同様) "binary"は2値分類で用いるものである。 その他について以下に記す。
metrics.f1_score(y_true,y_pred,average='weighted')Out[136]:0.37037037037037035 . 4、混淆矩阵 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 混淆矩阵 from sklearn.metricsimportconfusion_matrixconfusion_matrix(y_true,y_pred)Out[137]:array([[1,0,0,...,0,0,0],[0,0,1,...,0,0...
3、F1 metrics.f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') Out[136]: 0.37037037037037035 1. 2. 4、混淆矩阵 # 混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_true, y_pred) Out[137]: array([[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0], ...
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...