最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，（关于这个值的原理自行google或者百度） 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天 ...

简单代码 解释 其中 y_test: 真实的数据集切分后的测试y的值 y_predict: 预测值 avarage: 数值计算的两种不同方式 f1_score 计算公式 意义 sklearn中的使用 导入： from sklearn.metrics ...

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、精确率（准确率）： 你认为对的中，有 ...