本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.f1_score 的用法。 用法: 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...
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...
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...
计算公式 f1_score = (2* Recall * Presision) / (Recall+ Presision) 意义 假设Recall 与 Presision 的权重一样大, 求得的两个值的加权平均书 sklearn中的使用 导入: from sklearn.metrics import f1_score 其中:average 的取值: micro: 通过计算正确,错误和否定的总数来全局计算指标 ...
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted') print('F1 score:', f1) ``` 输出结果为: ``` F1 score: 0.8666666666666667 ``` 结论 在机器学习中,评估模型性能是非常重要的。F1分数是一种常用的评估指标,它结合了精确度和召回率两个指标。在sklearn库中,可以使用f1_score函数来计算F1分数。通...
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...
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) 其中,y_test是测试集的真实标签,y_pred是模型的预测结果。 2. 计算F1值 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。
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 因此,最终结论为: sklearn计算macro_f1的方式为第二种方式,即计算每一个分类的f1值后求均值。