(内含源码)多分类问题评估的精确率、召回率，f1度量即precision，recall，f1-measure的python代码实现

最新推荐文章于 2025-06-27 23:59:20 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-27 23:59:20 发布 · 6.9k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

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#深度学习 #多分类问题 #python #机器学习

这是一个开源的Python模块，用于计算多分类问题的精确率、召回率、准确率和F1度量。文章提供了初始化方法和使用示例，并且支持TensorboardX进行数据记录。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

multiclassify-eval

代码开源在github上，有需要的同学可以点这里multiclassify-eval来git clone。

A simple python module to calculate precision, recall, accuracy and f-measure for multi-classify evaluation.

一个基于Python的简单的多分类问题评估模块，包含查准率(精确率)、查全率(召回率)、精确度，F1度量。

Introdution

You can init it by:

你可以通过以下方式初始化：

from evaluation import 
evals = Evaluations(pred,gt,CLASSES)

Which predand gt can be a 1-dimension numpy.ndarray or list range from $[0, N - 1]$ , $N$ is the length of CLASSES . And CLASSES is a 1-dimension list contains class labels and len(CLASSES)=N must be hold.

pred和 gt 应该是范围在

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多分类的准确率 召回率 代码

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加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。

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用python计算准确率_如何使用scikit学习计算多类别案例的精确度，召回率，准确度和f1分数？...

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【AI概念】精度（Precision）vs 召回率（Recall）vs F1分数（F1 Score）详解（附详尽Python代码演示）| 定义与原理、数学公式、案例与代码可视化、工程应用建议、典型案例

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