模型評價精確率召回率F1值sklearn

1、模型評價-精確率召回率F1值sklearnskiearn模型評價參數(shù)API: HYPERLINK /cymy001/article/details/79425233/cymy001/article/details/794252331、在使用Sklearn進行機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測測試數(shù)據(jù)時，常用到classificationeport函數(shù)來進行測試的準(zhǔn)確率的計算輸出分類扌報告：sklearn.metrics.classification_report(y_true,y_pred,labels=None,target_names=None,sample_weight=None,digits=2)，顯示

2、主要的分類指標(biāo)，返回每個類標(biāo)簽的精確、召回率及F1值主要參數(shù)說明：labels:分類報告中顯示的類標(biāo)簽的索引列表target_names:顯示與labels對應(yīng)的名稱digits:指定輸出格式的精確度精度(precision)=正確預(yù)測的個數(shù)(TP)/被預(yù)測正確的個數(shù)(TP+FP)召回率(recall)=正確預(yù)測的個數(shù)(TP)/預(yù)測個數(shù)(TP+FN)F1=2*精度*召回率/(精度+召回率)In4:fromsklearn.metricsimportclassification_report.:y_true=1,2,3,3,3.:y_pred=1,1,3,3,2.:labels=1,3,2.:ta

3、rget_names=labels_1,labels_2,labels_3,labels-4print(classification_report(y_true,y_pred,labels=labels,target_names=target_names,digits=3)precisionrecallf1-scoresupportlabels_10.5001.0000.6671labels_21.0000.6670.8003labels_30.0000.0000.0001avg/total0.7000.6000.6135#開始預(yù)測y_pred=clf.predict(X_test)print

4、(donein%0.3fs%(time()-t0)#通過該函數(shù)，比較預(yù)測出的標(biāo)簽和真實標(biāo)簽，并輸出準(zhǔn)確率fromsklearn.metricsimportclassification_reportprint(classification_report(y_test,y_pred)其中在函數(shù)中p=precision,r=recall,f1=f1-score,s=support#建立一個矩陣，以真實標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽為元素,print它的混淆矩陣在使用Sklearn進行機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測測試數(shù)據(jù)時，常用至ConfusionMatrix函數(shù)來進行測試效果直觀描述fromsklearn.metricsimp

5、ortconfusion_matrixprint(confusion_matrix(y_test,y_pred,labels=range(n_classes)輸出：11#真負(fù)tn18,假正fpl,假負(fù)fnl,真正tp4,PRECISION精確率=TP/TP+FP預(yù)測為正的樣本中有多少是真正的正樣本,=4/5=0.8#負(fù)樣本precision=預(yù)測為負(fù)的樣本中有多少是真正的負(fù)樣本=18/18+1=0.947#RECALL召回率=TP/TP+FN表示的是樣本中的正例有多少被預(yù)測正確了=4/5=0.8負(fù)樣本同上準(zhǔn)確率(accuracy)=預(yù)測對的/所有=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)=2

6、2/24=0.91666精確率(precision)=TP/(TP+FP)召回率(recall)=TP/(TP+FN)F1值是精確率和召回率的調(diào)和均值，即F1=2PR/(P+R)下面將給出tp,fp,fn的具體含義:準(zhǔn)確率：所有識別為”1”的數(shù)據(jù)中，正確的比率是多少。如識別出來100個結(jié)果是“T,而只有90個結(jié)果正確，有10個實現(xiàn)是非“T的數(shù)據(jù)。所以準(zhǔn)確率就為90%召回率：所有樣本為1的數(shù)據(jù)中，最后真正識別出1的比率。如100個樣本”1”，只識別出了93個是“T,其它7個是識別成了其它數(shù)據(jù)。所以召回率是93%F1-score:是準(zhǔn)確率與召回率的綜合?？梢哉J(rèn)為是平均效果。詳細(xì)定義如下：對于數(shù)據(jù)測試結(jié)果有下面4種情況：TP:預(yù)測為