计算召回率 召回率计算预测正例数与正例标签总数的比率。在上面的例子中,模型召回率为0,因为它有0个真正的正例。这告诉我们,模型在垃圾邮件上表现不佳,需要改进它。不使用Sklearn recall = (TP)/(TP+FN)print(recall*100)使用Sklearn from sklearn.metrics import recall_scoreprint(recall_score(labels,pr...
下面我将介绍混淆矩阵,这是用来计算机器学习算法在将数据分类为其相应标签时准确性的必要工具。 混淆矩阵C是方阵,其中Cij表示已知在组i(真标签) 中并且预测在组j(预测标签)中的数据实例的数目。 如果我们考虑的是二进制分类问题,那么: C00代表真阴性的计数 C01代表假阳性的计数 C10代表假阴性的计数 C11代表真阳性...
混淆矩阵介绍以及评价指标(准确率,精确率,召回率,特异度,假警报率,G-mean,F1_score,KS值),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
labels = [0,0,0,0,1,0,0,1,0,0]predictions = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]print(accuracy_score(labels , predictions)*100)print(recall_score(labels , predictions)*100) 虽然上述情况的准确率较低(20%),但召回率较高(100%)。 计算精确度 精确度是预测正确的正例数与正预测总数的比率。 在...
计算召回率 召回率计算预测正例数与正例标签总数的比率。 在上面的例子中,模型召回率为0,因为它有0个真正的正例。这告诉我们,模型在垃圾邮件上表现不佳,需要改进它。 不使用Sklearn recall= (TP)/(TP+FN)print(recall*100) 使用Sklearn fromsklearn.metricsimportrecall_scoreprint(recall_score(labels,predicti...
print(accuracy_score(labels , predictions)*100) print(recall_score(labels , predictions)*100) 虽然上述情况的准确率较低(20%),但召回率较高(100%)。 计算精确度 精确度是预测正确的正例数与正预测总数的比率。 在上述情况下,精确度较低(20%),因为模型预测共10个正例,其中只有2个是正确的。这告诉我们...