torch f1-score函数torch f1-score函数 解释F1-Score F1-Score是一种用来评估模型分类准确性的常用度量指标,也即模型的准确率。它把查准率(Precision)和查全率(Recall)两个指标结合起来统一衡量,F1-Score可以体现所评价的模型的分类性能。 F1-score是由查准率(Precision)和查全率(Recall)两个基本指标的调和平均数来...
SKlearn中F1、Acc、Recall都有现成的函数,直接调用即可。 调用示例如下: f1_score(y_true=target_list, y_pred=pred_list, average='macro') # 也可以指定micro模式 accuracy_score(y_true=target_list, y_pred=pred_list) recall_score(y_true=target_list,y_pred=pred_list,average='macro') # 也可以...
from torchmetrics import F1Score self.f1 = F1Score(num_classes=2) where my validation step looks like this: def validation_step(self, batch, batch_idx): t0, t1, mask_gt = batch mask_pred = self.forward(t0, t1) mask_pred = torch.sigmoid(mask_pred).squeeze() mask_pred = torch.wh...
1.Precision, Recall, F1 Score: 这些是更复杂的分类问题评价指标,它们考虑了预测为正的样本中实际为正的样本的比例(精度),实际为正的样本中被正确预测为正的样本的比例(召回率),以及精度和召回率的调和平均(F1分数)。 2.AUPRC (Area Under the Precision-Recall Curve): 这也是一个分类问题评价指标,它考虑了...
TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单,只需要PyPI安装最新版本: ...
deff1_score_macro(y_true, y_pred, per_class=False, threshold=0.5):''' Macro f1 y_true: [bs, classes, x, y] y_pred: [bs, classes, x, y] Tested: same results as sklearn f1 macro '''y_true = y_true.byte() y_pred = y_pred > threshold ...
在测试集上的准确率达到了94.22%,且各类的precision, recall和f1-score,除了家居这一类别,都超过了0.9。 从混淆矩阵可以看出分类效果非常优秀。 对比两个模型,可见RNN除了在家居分类的表现不是很理想,其他几个类别较CNN差别不大。 还可以通过进一步的调节参数,来达到更好的效果。
在分类问题中,通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作,求出预测值索引,然后与标签进行比对,计算准确率。下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么,便于我们理解该函数。 1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) ...
再模块 0 (函数库), 下载必要的函数库和函数。 应按指定的顺序下载四个脚本文件。 在模块 1 (准备) 中,创建预测变量并对它们进行标准化,删除异常值。 标准化方法可以改变。 现在形成两个数据集合 — data1 和 data2。 在第一个集合中,数字滤波器及其一阶差分将用作预测因子,且之字折线 (ZigZag) 一阶差...
torch-model-archiver --model-name CMRC2018 --version 1.0 --serialized-file ./checkpoint_score_f1-86.233_em-66.853.pth --handler ./Transformer_handler_generalized.py --extra-files "./setup_config.json,./bow.pkl,./inference.py,./official_tokenization.py" ...