## 语法sklearn.metrics.jaccard_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 参数与f1_score的参数一样 返回值为jaccard相似系数得分,float或float的数组 1.4. roc_auc_score() 计算auc,即ROC曲线下面积 语法 sklearn.metrics.roc...
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’, ‘weighted’。下面简单对这些参数进行解释: None, 当选择此参数时,则会输出每一个类别的f1-score; binary,此参数仅适用于二分类,表示仅计算正样本(也即常见的...
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...
⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各类别数在y_true中所占比例。 Calculate metrics for each label, and find their average, weighted by support (the number of true instances for each label). This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-sco...
3. 调用f1_score函数,传入真实标签和预测标签数据作为参数 接下来,我们调用f1_score函数,并将真实标签和预测标签作为参数传入。默认情况下,f1_score函数计算的是二分类问题的F1分数,并且假设标签是二元的(即0和1)。如果问题是多分类的,可以通过设置average参数来指定计算方式。 python # 计算F1分数 f1 = f1_score...
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告 1、准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] #共9个数据,3个相同 ...
与二分类相比,多分类使用了额外的超参数。 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score, precision_score preds = [0, 1, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 2, 0, 1] trues = [0, 1, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 2, 1, 2] # 准确率 norma...
在多类别或者多标签的情况下,这是权重取决于average参数的对于每个类别的F1 score的加权平均值.返回值f1_score : 浮点数或者是浮点数数组,shape=[唯一标签的数量]二分类中的正类的F1 score或者是多分类任务中每个类别F1 score的加权平均. 下面来看下sklearn中计算F1的示例: from sklearn.metrics import f1_score...
from sklearn.metrics import f1_score import numpy as np ``` 输入数据 我们需要准备真实值和预测值两个数组作为输入数据。 ```python y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1]) ``` 计算f1分数 使用f1_score函数可以计算出F1分数。 ```python...