本文探讨了预测模型的准确率和召回率作为性能评估指标的重要性，并介绍了如何用Python计算TopK准确率和召回率。通过示例展示了在有5个类别的模型中，如何获取预测标签并进行性能计算，强调了根据实际需求选择合适评估指标的必要性。
预测模型的准确率和召回率是评估模型性能的两个重要指标。在实际应用中，我们需要找到一个平衡点，使得准确率和召回率都能够达到较高的水平。本文将介绍如何使用Python实现预测模型的TopK准确率和召回率计算。
首先，我们需要导入必要的库。
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
然后，我们定义一个函数来计算TopK准确率。这里我们选择K=5。
def topk_accuracy(y_true, y_pred
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
