def get_metrics(y_test, y_predicted): precision = precision_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') recall = recall_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') f1 = f1_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') accuracy = accuracy_score(y_test, y_predicted) return accuracy, precision, recall, f1
时间: 2024-04-12 19:33:09 浏览: 30
这段代码定义了一个名为`get_metrics`的函数,该函数用于计算分类模型的性能指标。函数接受两个参数:`y_test`和`y_predicted`,分别表示测试集的真实标签和模型预测的标签。
在函数内部,通过调用`precision_score`、`recall_score`、`f1_score`和`accuracy_score`函数,分别计算了精确率(precision)、召回率(recall)、F1值(f1)和准确率(accuracy)。这些指标都使用了加权平均的方式进行计算,即`average='weighted'`。
最后,函数返回了计算得到的准确率、精确率、召回率和F1值。
如果您有任何关于这段代码的问题,请随时提出。我将尽力帮助您解答。
相关问题
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
r2_score() 是 scikit-learn 库中的一个函数,用于计算 R-squared 分数(决定系数)。它接受两个参数:y_test 和 y_pred。
y_test 是测试集中的真实目标变量的值,而 y_pred 是模型对测试集进行预测得到的目标变量的值。
r2_score() 函数将根据这两个参数计算出 R-squared 分数,用于评估模型对测试集的拟合程度。R-squared 分数的取值范围为 0 到 1,越接近 1 表示模型对数据的拟合效果越好。
你可以使用 r2_score() 函数来计算模型的 R-squared 分数,例如:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R-squared Score:", r2)
```
这段代码将计算出模型的 R-squared 分数,并打印输出结果。
accuracy_score(y_test, y_pred)
`accuracy_score(y_test, y_pred)` 是用来计算分类模型的准确率的函数。它需要两个参数:真实标签 `y_test` 和预测标签 `y_pred`。函数将比较这两个标签数组,计算出被正确预测的样本数,然后将其除以总样本数,得到准确率。
具体实现可以使用 `sklearn.metrics.accuracy_score`,例如:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_test = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
输出:
```
Accuracy: 0.75
```
这表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例为 0.75。