sklearn.metrics中计算精确率的api

sklearn.metrics中计算精确率的API是`precision_score`，它的函数签名如下：

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：

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

相关问题

sklearn.metrics版本

scikit-learn（sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，其`metrics`模块包含了一系列用于评估模型性能的工具和指标。这个模块提供了一系列函数，用于计算分类、回归、聚类等各种任务的评估标准，如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数、AUC-ROC曲线等。

`sklearn.metrics`的主要版本通常与scikit-learn的整体版本保持一致。例如，如果你正在使用的是scikit-learn 0.24.x版本，那么`sklearn.metrics`也应该是对应版本。随着新版本的发布，可能会添加新的功能、改进现有算法的性能，或者修复已知的问题。

要查看当前安装的scikit-learn版本以及`metrics`模块的相关文档，可以运行类似下面的命令：

import sklearn
print(sklearn.__version__)
from sklearn import metrics

然后访问官方文档（https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics）获取最新的API信息和示例。

from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import random import time from datetime import datetime import numpy as np

这段代码导入了一些 Python 库和 TensorFlow 库的模块。其中，`tensorflow` 是 Google 开发的一个深度学习框架，`keras` 是 TensorFlow 中的一个高层次深度学习 API，`keras.layers` 模块包含了各种神经网络层，`numpy` 是一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，`matplotlib.pyplot` 是 Python 中常用的绘图库，`sklearn.metrics` 模块包含了各种机器学习的评估指标和函数。

这些库的作用如下：

- `tensorflow.keras`：TensorFlow 的高层次深度学习 API，用于构建和训练深度学习模型。
- `sklearn.metrics`：包含了各种机器学习的评估指标和函数，如混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等。
- `matplotlib.pyplot`：Python 中常用的绘图库，可以绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
- `numpy`：一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，如数组、矩阵、线性代数等。在深度学习中，常用来处理数值数据。
- `random`：Python 的随机数库，用于生成随机数或打乱数据。
- `time`：Python 的时间库，用于获取当前时间。
- `datetime`：Python 的日期时间库，用于处理日期和时间的各种操作。