标签:F1 pred average score 平均 print true sklearn
混淆矩阵
混淆矩阵见:我的博客
准确率
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3]
y_true = [0, 1, 2, 3]
print(accuracy_score(y_true, y_pred))
print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False))
# 在具有二元标签指示符的多标签分类案例中
print(accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2))))
精准率
实际为正样本占被预测为正的样本的比例
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
from sklearn.metrics import precision_score
print(precision_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print(precision_score(y_true, y_pred, average='micro'))
print(precision_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
print(precision_score(y_true, y_pred, average=None))
召回率
from sklearn.metrics import recall_score
print(recall_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print(recall_score(y_true, y_pred, average='micro'))
print(recall_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
print(recall_score(y_true, y_pred, average=None))
F1
from sklearn.metrics import f1_score
print(f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print(f1_score(y_true, y_pred, average='micro'))
print(f1_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
print(f1_score(y_true, y_pred, average=None))
Macro Average & Micro Average
- Macro Average
宏平均是指在计算均值时使每个类别具有相同的权重,最后结果是每个类别的指标的算术平均值。
- Micro Average
微平均是指计算多分类指标时赋予所有类别的每个样本相同的权重,将所有样本合在一起计算各个指标。
- 如果每个类别的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异
- 如果每个类别的样本数量差异很大,那么注重样本量多的类时使用微平均,注重样本量少的类时使用宏平均
- 如果微平均大大低于宏平均,那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因
- 如果宏平均大大低于微平均,那么检查样本量少的类来确定指标表现差的原因
参考:参考博客
标签:F1,pred,average,score,平均,print,true,sklearn 来源: https://blog.csdn.net/qq_36895331/article/details/117413904
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