#Keras 二分类F1，recall，precision遇到的问题

最新推荐文章于 2023-11-29 15:50:55 发布
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分类专栏： Keras中评价标准遇到的问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42654892/article/details/88928937
本文解析了一个在使用sklearn库进行分类任务时出现的错误：混合了二进制和连续目标值。此错误发生在尝试使用f1_score函数评估模型性能时，由于预测结果中存在除0和1之外的值导致。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

File “D:\yangshan\Teng\Anaconda3\envs\yangshan\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py”, line 81, in _check_targets
“and {1} targets”.format(type_true, type_pred))

ValueError: Classification metrics can’t handle a mix of binary and continuous targets

出错原因是因为test_f1 = f1_score(test_labels, test_predict,average=“binary”)
test_predict含有0/1以外的标志。

看精确召回率和f1得分
weixin_26756255的博客
09-02 3202
Terminology of a specific domain is often difficult to start with. With a software engineering background, machine learning has many such terms that I find I need to remember to use the tools and read...
Keras上实现recall和precision，f1-score（多分类问题）
Reberkah的博客
06-08 7137
关于心电图的实验我一直都是在keras上实现的，怎么说呢，keras对于初学者来说十分友好，搭模型犹如搭积木，很多细节都被封装起来了，但是随着研究的深入，就会慢慢意识到，keras还是有很多不方便的地方。 比如说，keras2.0版本就已经删除了recall和precision，f1-score这三个指标。但对于样本不均衡的数据集来说，只看准确率是没有多大意义，尤其是我做的MIT数据集，N类心拍占比超过了88%(AAMI标准)，所以，模型啥也不学，将所有类别都判断成N类，也有88%的准确率，因而，以F1-
YOLOV4训练中的错误
qq_44419614的博客
12-01 1556
今天来记录一个错误，是在训练yolov4的时候遇上的一个错误，是一个很简单的错误，但是每次都会遇到，这已经是第n次遇上了，也是第n次不知道该怎么解决，回想了半天才想起来，浪费了很多时间，所以应该养成平时记录错误的好习惯，不然以后会因此浪费很多时间，刚开始训练我就来写了，这次不能再拖延了！！！ 这很显然是一个读取图片时的错误，但是我的文件名，路径名各个方面都没有错误，为什么会出现这样的问题呢？ 原来是再训练yolo的时候，我们需要再/Imagsets/Main文件夹下生成包含我们所需要训练测试的图片的路径的
文本分类之情感分析– 准确率和召回率
三分地
07-19 2万+
Accuracy不是评估分类器的有效性的唯一度量。另外两个有用的指标是precision和recall。这两个度量可提供二元分类器的性能特征的更多视角。 分类器的 Precision Precision度量一个分类器的正确性。较高的精确度意味着更少的误报，而较低精度意味着更多的误报。这是经常与recall相反，作为一种简单的方法来提高精度，以减少召回。 分类器的 Re
TensorFlow Object Detection API使用问题小记
星沉阁
11-27 1725
1. Faster RCNN batch size 只能设为1？ 参考：object detect api fasterrcnn OOM:https://github.com/tensorflow/models/issues/3697#issuecomment-425992882 有三种可选的办法： Add pad_to_max_dimension : true in keep_aspect_r...
Python报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
sweet_tea_的博客
01-01 6783
Python报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
使用keras实现Precise, Recall, F1-socre方式
09-16
例如，在一个二分类问题中，如果模型预测一个样本属于正类，而实际上该样本确实属于正类，那么这是一个真阳性（TP）；反之，如果模型预测为正类，但实际上为负类，那就是假阳性（FP）；预测为负类但实际上是正类的...
Keras加入F1，recall，precision评价指标
qq_35090118的博客
12-30 1498
from sklearn.metrics import roc_auc_score, classification_report,f1_score,recall_score,precision_score from keras.callbacks import Callback class Metrics(Callback): def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls
Keras实现计算测试集Accuracy,loss,Precision,Recall与F1
qq_42205739的博客
06-15 5974
Keras实现计算测试集Accuracy,loss,Precision,Recall与F1计算测试集的prediction自定义计算Metrics测试结果全部代码 由于Precision,Recall与F1是模型对整体数据的的评估标准，所以，首先需要计算model对于整个测试集的Prediction，而不是一个batch上的，再对其求三个Metrics 计算测试集的prediction 记得先reshape数据； def mktest(lines=None, size=(224, 224)):
Precision，Recall和F1
laolu1573的专栏
05-02 1066
比如预测是否是癌症病人，假设1000个人里面只有一个，即比例分别为99.9%和0.1%。 这时如果设计的预测系统不经数据分析，全部预测为正常人，仍然会有99.9%的准确率。这显然是不合理的。所以就出现了precision、recall、Fscore这三个评估值。 定义如下： 根据定义，如果还是全部预测为正常人的话，上面precision和recall值就会都是0，便可以发现了系统设计的问
sklearn 计算precison，recall，f1指标时候，如果分母存在0，则会出现以下报错。解决办法如下。
最新发布
weixin_45572128的博客
11-29 742
sklearn 计算precison，recall，f1指标时候，如果分母存在0，则会出现以下报错。报错会影响运行速度，可以设置zero_division=np.nan。2，分母为0时候，数值将赋值为nan。
分类器常用评价指标
Lance_icg的博客
10-05 3343
基本概念   预测为正样本 预测为负样本 标记为正样本 TP (true positive) FN (false negative) 标记为负样本 FP (false positive) TN (true negative) 计算公式： Accuracy：A=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) Precision：P=TP/(TP+FP...
python中关于sklearn 0.18的错误—— cannot import name comb
张亚楠的博客
06-23 5109
问题描述 ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-78-534e3eb204d1> in <module> ----> 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 # data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\company.csv
超越准确率（Accuracy）：精确率（Precision）和召回率（Recall）
zrenjie的专栏
05-09 2070
为分类任务选择正确的度量标准 如果有人声称能够完全在脑子里构建一个模型，可以以超过99%的准确率来识别试图登机的恐怖分子，你会相信吗？模型是这样的：简单的把每个从美国机场起飞的人都标记为非恐怖分子。考虑到每年平均有8亿乘客乘坐美国航班，而2000年到2017年间经过确认的登上了美国航班的恐怖分子一共是19人，这个模型能够达到惊人的99.9999999%的准确率！这听上去好像很棒，但是我怀疑美国国...
classification_report进阶：针对top-k的结果计算precision@k、recall@k、f1-score@k
dipizhong7224的博客
02-29 1万+
sklearn自带的classification_report方法可以针对二分类或多分类问题，计算分类器的precision、recall和f1-score。 示例： from sklearn.metrics import classification_report y_true=[0,1,2,2,0] y_pred=[1,0,2,1,1] print(classification_repo...
为什么Precision高Recall就低——F1 score
猫头军师兵书
04-16 1万+
F-score
遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets
热门推荐
刘文凯的博客
10-28 5万+
tensorflow 遇见错误ValueError: Classification metrics can’t handle a mix of binary and continuous targets keras 遇见错误：ValueError: Classification metrics can’t handle a mix of binary and continuous targets 使用sklearn中的函数classification_report 或者 accuracy_sco
导入预训练npy文件，pre,rec和f1 值都为0的问题
banxia1995的博客
10-18 2072
导入预训练保存的npy文件，在验证集上验证之后，结果全为0，如下所示： 根本就没有用到npy文件的参数，保存npy文件时的准确率是 [0.40708093109416515, 0.725117621973812, 0.5214307259199678] 检查之后发现保存的npy文件中有些参数没有保存，所以导致导入过程中出现参数匹配不上的问题。 ...
Keras自定义二分类评价指标：精确率、召回率与F1-score实现
在Keras框架中，处理二分类问题时，系统默认的评价指标是`binary_accuracy`，它计算的是预测结果与实际结果相匹配的比例。然而，在实际应用中，我们往往需要更多的评价指标来全面评估模型的性能，比如精确率...
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