sklearn.metrics中计算精确率的api
时间: 2023-06-27 18:01:34 浏览: 48
sklearn.metrics中计算精确率的API是`precision_score`,它的函数签名如下:
```python
precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn')
```
其中,参数含义如下:
- `y_true`:真实标签;
- `y_pred`:预测标签;
- `labels`:要评估的标签列表,默认为None,表示评估所有标签;
- `pos_label`:正类标签,默认为1;
- `average`:指定计算方式,可选值为'binary'、'micro'、'macro'、'weighted'和None,默认为'binary';
- `sample_weight`:样本权重,数组形式,可选,默认为None;
- `zero_division`:当分母为0时的行为,可选值为'warn'、0、1,默认为'warn'。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import precision_score
y_true = [1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0]
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(precision)
```
输出结果为:
```
0.6666666666666666
```