精确度、召回率和f1值编程
时间: 2024-05-13 21:16:18 浏览: 22
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于计算精确度、召回率和 F1 值:
```python
def precision_recall_f1(y_true, y_pred):
true_positives = 0
false_positives = 0
false_negatives = 0
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1:
true_positives += 1
elif y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1:
false_positives += 1
elif y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0:
false_negatives += 1
precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
f1 = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall))
return precision, recall, f1
```
该函数接受两个参数:y_true 是一个包含真实标签的列表,y_pred 是一个包含预测标签的列表。函数遍历这两个列表,计算真正例数、假正例数和假负例数,最后根据这些计算精确度、召回率和 F1 值。
请注意,这个函数仅适用于二元分类问题。对于多类分类问题,需要使用其他指标,如多类混淆矩阵和宏/微平均精确度、召回率和 F1 值。
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