sklearn中，二分类的precision_score, recall_recore,f1_score

最新推荐文章于 2025-03-15 19:15:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-15 19:15:11 发布 · 3.9k 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了精确率（Precision）、准确率（Accuracy）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score），并结合混淆矩阵，针对二分类问题展示了如何在Python中使用sklearn库进行计算。重点讲解了标签设定和不同指标的计算公式。

precision_score：精确率，查准率
P=TPTP+FP P=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP​

#	假设二分类标签为1，2
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score
最低0.47元/天 解锁文章
使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作
菜鸟教程
06-19 4005
使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作更多python视频教程请到菜鸟教程https://www.piaodoo.com/ 今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。 我们模拟的数据如下： y_true = ['北京', '上海', '
准确率accuracy、精确率precision、召回率recall、f1_score
happy_wealthy的博客
05-18 1162
准确率(accuracy):对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 由准确率，我们的确可以在一些场合，从某种意义上得到一个分类器是否有效，但它并不总是能有效的评价一个分类器的工作。举个例子,google抓取 了argcv 100个页面，而它索引中共有10,000,000个页面,随机抽一个页面，分类下,这是不是argcv的页面呢?如果以accuracy来判断我的工 作，那我会把所有的页面都判断为"不是argcv的页面",因为我这样效率非常高(return false,一句话),而accu
【Python学习】 – sklearn学习 – 评估指标precision_score的参数说明
01-07
函数声明： precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下： y_true：真实标签 y_pred：预测标签 average：评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, ‘binary’ (default), ‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’]对于多类/多标签目标需要此参数。下面进行详细说明： 如果是None，则返回每个类的分数。否则，这决定了对数据进行平均的类型用下面几种统
sklearn.metrics.accuracy_score/precision_score/recall_score、micro/macro/weighted(准确率、召回率)
wrwhahah的博客
12-01 7426
1、accuracy即我们通常理解的准确率，计算的时候是指在预测值pred与目标值target之间重叠的部分的大小除以pred的大小(或target的大小,因为sklearn要求pred与target大小必须一致)。 比如target=[2,2,2,3,2] pred=[2,2,1,3,4] 此时重叠的部分为pred[0]、pred[1]、pred[3]，accuracy=3/5=0.6 而precision_score意思类似，但不完全一样，它是从pred的角度考虑，意思是我虽然预测了
sklearn精度precision_score
XerCis的博客
04-14 1万+
官方文档 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_score.html 函数原型 sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weig...
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_scor
最新发布
10-18
`sklearn.metrics` 中的 `accuracy_score`、`precision_score`、`recall_score` 和 `f1_score` 都是用于评估分类模型性能的重要指标，以下是它们的作用和使用方法。 ### 作用 - **accuracy_score**：用于计算分类...
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, precision_recall_curve,f1_score, fbeta_score是什么意思
06-09
- precision_score函数用于计算精确率，即模型预测为正例的样本中有多少是真正的正例。 - recall_score函数用于计算召回率，即真正的正例被模型预测为正例的比例。 - precision_recall_curve函数用于计算不同阈值下...
average_precision_score()函数----计算过程与原理详解
西小庄村高伟 的博客
02-21 1万+
average-precision算法过程与原理详解
如何对sklearn.metrics中accuracy_score, f1_score, precision_score, recall_score几个值进行可视化
07-14
要对 `sklearn.metrics` 中的 `accuracy_score`、`f1_score`、`precision_score` 和 `recall_score` 这几个值进行可视化，你可以使用 Python 中的绘图库，如 Matplotlib 或 Seaborn。以下是一个示例代码，演示如何将...
【scikit-learn】sklearn.metrics.precision_score() 函数： 分类模型评估指标 精确率
彬彬侠的博客
03-15 1873
precision_score是sklearn.metrics提供的一个分类模型评估指标，用于计算精确率（Precision），适用于二分类、多分类和多标签分类任务。precision_score计算预测为正类的样本中，真正正类的比例。适用于减少误报（FalsePositive）的场景，如垃圾邮件检测、医学检测。适用于二分类、多分类任务，支持macro、micro、weighted等方式计算。不适用于极度不均衡数据（建议结合recall_score）。可能遇到除零错误，可使用zero_division=1处
python - sklearn 计算F1
weixin_42272869的博客
03-27 1万+
python - sklearn 计算F1 因为最近写的分类模型需要性能评价 ，常用的分类性能评价有 查准率、召回率、准确率、F1 分类问题的常用的包 sklearn ，下面对F1所用的方法进行介绍 查准率 请看另外一篇文章： sklearn 计算查准率 召回率 请看另外一篇文章： sklearn 计算召回率 前提知识 对于我们的二分类问题，会有以下情况： 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别
sklearn.metrics中的评价方法 precision_score,recall_score,F分数（f1_score，f_beta）和accuracy_score
youtaidudewamao的博客
04-17 7460
二分类问题常用的评估指标是精度（precision），召回率（recall）,F1值（F1-score） 评估指标的原理： 通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据上预测正确或不正确，结合正负类，4种情况出现的可能为： 将正类预测为正类（true positive）——用tp表示 将正类预测为负类（false negative）——用fn表示 将负类预测为正类（true positiv...
【Python学习】 - sklearn学习 - 评估指标precision_score的参数说明
xuanweiace的博客
02-20 2万+
函数声明： precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下： y_true：真实标签 y_pred：预测标签 average：评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'm...
Sklearn.metrics 模型效果验证——accuracy, precision, recall, F1
爱吃鱼的猫
03-01 1万+
accuracy, precision, recall, F1四个函数是分类问题中常见的四个模型评价函数。原来都是自己写代码来实现。现在没办法，懒了。所以打算直接调用 Sklearn.metrics 中的函数。第一次用，所有出现了几个问题，这里记录一下，省得自己以后又要再找。 accuracy_score（准确率得分）是模型分类正确的数据除以样本总数 【模型的score方法算的也是准确率】 f...
sklearn评估指标precision_score/recall_score/f1_score原理分析及应用
热门推荐
NewFarmland的博客
07-20 3万+
二分类（Binary classification）     对二分类问题常用的评估指标是精度(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)。 原理分析 通常以关注的类为正类，其他类为负类。分类器在测试数据集上预测要么正确要么不正确。4种情况出现的总数分别记作： tp--将正类预测为正类（true positive） fn--将正类预测为负类（false ne...
多分类问题的precision和recall以及F1 scores的计算
ruyingcai666666的博客
11-17 4863
多分类问题的precision和recall以及F1 scores的计算
SKlearn二分类评价指标
taon1607的博客
07-02 5434
SKlearn的Metrics模块下有有许多二分类算法的评价指标，这里我们主要讨论最常用的几种。 1.准确度（Accuracy） from sklearn.metrics import accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) 1.1参数说明 y_true：数据的真实label值 y_pred：数据的预测标签值 normalize：默认为True，返回正确预测的个数，若是为False，返回正确预测的比例 samp
Python3写精确率(precision)、召回率(recall)以及F1分数(F1_Score)
Aries
12-03 3万+
1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢？ 举个简单的二元分类问题 例子： 假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？ 如果判定...
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, roc_auc_score
weixin_44012667的博客
11-17 1513
是从库中导入三种常用的评估指标，用于评估模型的性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值