sklearn预测评估指标计算详解：准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1score

最新推荐文章于 2025-05-09 14:24:08 发布
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分类专栏： 一文速学-数学建模常用模型 文章标签： sklearn python 算法 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/master_hunter/article/details/128528654
本文详细介绍了sklearn库中用于评估模型性能的指标，包括准确率、精确率、召回率和F1-score的计算方法和应用场景。强调了在类别不平衡时，准确率可能无法准确反映模型性能，而精确率、召回率和F1-score提供了更全面的评估。文章通过实例解释了宏平均和微平均的区别，并指出在不同情况下选择合适的评估指标的重要性。

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目录

前言

一、准确率

 二、精确率

三、召回率

四、F1-score

点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢

前言

很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。另外还有P-R曲线以及AUC/ROC，这些我都有写过相应的理论和具体理论过程：

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欢迎大家转发，一起传播知识和正能量，帮助到更多人。期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。print("【执行】accuracy_score(yp, y)")print("【执行】accuracy_score(y, yp)")期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：hzy。【小白从小学Python、C、Java】print("【显示】yp =",yp)print("【显示】y =",y)#科技新势力#握手]极简极速学编程#请问关于以下代码最后输出结果的是？也是咱们公益编程交流群的入口网址。
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