原文:(八)sklearn中计算准确率、召回率、精确度、F1值

介绍 准确率 召回率 精确度和F 分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂,但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式,很容易计算。 这篇文章将解释以下每个术语: 为什么用它 公式 不用sklearn来计算 使用sklearn进行计算 在本教程结束时,我们将复习混淆矩阵以及如何呈现它们。文章的最后提供了谷歌colab笔记本的链接。 数据 假设我们正在对一封电子邮件进行分类,看它是不 ...

2021-06-15 09:47 0 1247 推荐指数:

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精确准确率召回F1

== 实际的,即斜对角线上的总和 / 总样本 精确:预测结果为类n中,其中实际为类n所占的比例 召回 ...

Tue Mar 20 18:27:00 CST 2018 0 1669
准确率精确召回F1

。 而准确率精确召回F1则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例 ...

Fri Jul 24 04:40:00 CST 2020 0 874
F1准确率召回

1、混淆矩阵 混淆矩阵中T、F、P、N的含义: T:真,F:假,P:阳性,N:阴性 然后组合: TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性 2、精确准确率): 你认为对的中,有多少确实是对的,所占的比率: 例如:你预测 对的有 10(TP+FP)个,其中8个确实 ...

Mon Jul 20 22:26:00 CST 2020 0 2332
fashion_mnist 计算准确率召回F1

fashion_mnist 计算准确率召回F1 1、定义 首先需要明确几个概念: 假设某次预测结果统计为下图: 那么各个指标的计算方法为: A类的准确率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即预测为A的结果中,真正为A的比例 A类的召回:TP1 ...

Mon Dec 28 05:00:00 CST 2020 0 462
混淆矩阵、准确率精确/查准率、召回/查全率、F1、ROC曲线的AUC

  准确率精确(查准率)、召回(查全率)、F1、ROC曲线的AUC,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标 ...

Tue Jul 10 04:51:00 CST 2018 0 6248
classification_report&精确度/召回/F1

classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告.在报告中显示每个类的精确度召回F1等信息。主要参数:y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值。y_pred:1维数组,或标签 ...

Sun Jun 28 04:24:00 CST 2020 0 949
 
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