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MosesCD: 嗷嗷，可以自己算，不过直接借助混淆矩阵更清晰； from sklearn.metrics import classification_report # 假设 y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测的标签 y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1] y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0] # 生成分类报告 report = classification_report(y_true, y_pred) print(report) from sklearn.metrics import confusion_matrix # 假设 y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测的标签 y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1] y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0] # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) print(cm) # 提取 TP、FP、TN、FN TN = cm[0, 0] FP = cm[0, 1] FN = cm[1, 0] TP = cm[1, 1] print(f"TP: {TP}, FP: {FP}, TN: {TN}, FN: {FN}")
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珺嫄: 就是计算准确率、召回率那些的那四个，TP、TN、FP和FN呀

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