语义分割precision和recall实现代码
时间: 2024-06-13 20:08:38 浏览: 8
以下是语义分割precision和recall的实现代码:
```python
def calculate_precision_recall(confusion_matrix):
num_class = confusion_matrix.shape[0]
precision = np.zeros(num_class)
recall = np.zeros(num_class)
for i in range(num_class):
tp = confusion_matrix[i, i]
fp = np.sum(confusion_matrix[:, i]) - tp
fn = np.sum(confusion_matrix[i, :]) - tp
precision[i] = tp / (tp + fp)
recall[i] = tp / (tp + fn)
return precision, recall
```
其中,`confusion_matrix`是混淆矩阵,`num_class`是类别数。函数中,首先计算每个类别的TP、FP、FN,然后根据公式计算precision和recall。最后返回precision和recall。
相关问题
python实现precision和recall绘制
可以使用sklearn.metrics库中的precision_recall_curve函数来绘制precision和recall曲线。具体实现方法可以参考以下代码:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
# y_true为真实标签,y_score为预测得分
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)
# 绘制precision和recall曲线
plt.plot(recall, precision)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.show()
```
其中,y_true为真实标签,y_score为预测得分。precision_recall_curve函数会返回precision、recall和阈值(thresholds)三个数组,分别表示不同阈值下的precision和recall值。通过绘制recall和precision曲线,可以直观地观察模型的性能。
precision-recall曲线python代码实现
好的,以下是一个简单的 precision-recall 曲线的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成模拟数据
predictions = np.random.rand(100)
labels = np.random.randint(2, size=100)
# 计算精确度和召回率
tp = np.sum(np.logical_and(predictions == 1, labels == 1))
fp = np.sum(np.logical_and(predictions == 1, labels == 0))
tn = np.sum(np.logical_and(predictions == 0, labels == 0))
fn = np.sum(np.logical_and(predictions == 0, labels == 1))
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
# 计算不同阈值下的精确度和召回率,并绘制曲线
thresholds = np.arange(0, 1.01, 0.01)
precisions = []
recalls = []
for t in thresholds:
pred = np.where(predictions >= t, 1, 0)
tp = np.sum(np.logical_and(pred == 1, labels == 1))
fp = np.sum(np.logical_and(pred == 1, labels == 0))
fn = np.sum(np.logical_and(pred == 0, labels == 1))
p = tp / (tp + fp) if tp + fp != 0 else 0
r = tp / (tp + fn) if tp + fn != 0 else 0
precisions.append(p)
recalls.append(r)
plt.plot(recalls, precisions)
plt.xlabel("Recall")
plt.ylabel("Precision")
plt.title("Precision-Recall Curve")
plt.show()
```
在这个例子中,我们生成了一些随机的二元标签和预测值,然后计算了一个阈值下的精确度和召回率,最后计算了不同阈值下的精确度和召回率,并绘制了 precision-recall 曲线。
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)