機器學習中的F1-score
一、什么是F1-score F1分數（F1-score）是分類問題的一個衡量指標。一些多分類問題的機器學習競賽，常常將F1-score作為最終測評的方法。它是精確率和召回率的調和平均數，最大為1，最小為0。 此外還有F2分數和F0.5分數。F1分數認為召回率和精確率同等重要，F2分數認為 ...
原文：sklearn中f1-score的簡單使用
簡單代碼 解釋 其中 y test: 真實的數據集切分后的測試y的值 y predict: 預測值 avarage: 數值計算的兩種不同方式 f score 計算公式 意義 sklearn中的使用 導入： from sklearn.metrics import f score 其中：average 的取值： micro： 通過計算正確，錯誤和否定的總數來全局計算指標 macro： 計算每個標簽的指 ...
2020-07-13 11:03 0 5487 推薦指數：
相關推薦
為什么要用f1-score而不是平均值
做過機器學習項目的同學大多都用過f1-score， 這是一種均衡精度(precision)和召回率(recall)的綜合評價指標，但為什么不用平均值呢? 精度和召回率 精度 $$ pre = \frac{tp}{tp+fp}$$ tp: true positive 真正例，即預測為正例 ...
深入理解F1-score
本博客的截圖均來自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F1-Score | by Zeya | Towards Data Science F1-score的定義：准確率（precision）和召回率（recall）的調和 ...
評價指標的計算：accuracy、precision、recall、F1-score等
記正樣本為P，負樣本為N，下表比較完整地總結了准確率accuracy、精度precision、召回率recall、F1-score等評價指標的計算方式： （右鍵點擊在新頁面打開，可查看清晰圖像） 簡單版： ******************************************************************** ...
分類模型的F1-score、Precision和Recall 計算過程
分類模型的F1分值、Precision和Recall 計算過程 引入 通常，我們在評價classifier的性能時使用的是accuracy 考慮在多類分類的背景下 accuracy = (分類正確的樣本個數) / (分類的所有樣本個數) 這樣做其實看上去也挺不錯的，不過可能會出現一個 ...
分類問題的幾個評價指標（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1
轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四個基本概念TP、True Positive 真陽性：預測 ...
sklearn 中的 r2_score
\(R^2\)不止一種定義方式，這里是scikit-learn中所使用的定義。 As such variance is dataset dependent, R² may not be meaningfully comparable across different datasets. Best ...
機器學習 F1-Score 精確率 - P 准確率 -Acc 召回率 - R
准確率 召回率 精確率 ： 准確率->accuracy, 精確率->precision. 召回率-> recall. 三者很像，但是並不同，簡單來說三者的目的對象並不相同。 大多時候我們需要將三者放到特定的任務環境中才會更加明顯的感覺到三者的差異。 在介紹 ...