def compute_pos_neg(y_actual, y_hat): TP = 0; FP = 0;TN = 0; FN = 0 for i in range(len(y_hat)): if y_actual[i]==y_hat[i]==1: TP += 1 if y_hat[i]==1 and y_actual[i]!=y_hat[i]: FP += 1 if y_actual[i]==y_hat[i]==0: TN += 1 if y_hat[i]==0 and y_actual[i]!=y_hat[i]: FN += 1 return TP,FP,TN,FN def metrics(TP,FP,TN,FN): a=TP+FP b=TP+FN c=TN+FP d=TN+FN #mcc=((TP*TN)-(FP*FN))/(math.sqrt(float(a*b*c*d)+0.0001)) F1=(2*TP)/float(2*TP+FP+FN+.0000001) # 在某些计算的分母中添加了一个小的正数 (0.0000001),以避免被零除错误。 precision=TP/float(TP+FP+.0000001) recall=TP/float(TP+FN+.0000001) TPR=TP/(TP+FN) FPR=FP/(FP+TN) print("**********************") print("F1 score:", F1) print("precision:", precision) print("recall:", recall) print("TPR:", TPR) print("FPR:", FPR) print("**********************") return TPR,FPR,F1,precision,recall代码为什么不执行
时间: 2023-06-05 17:08:34 浏览: 60
这是一个用Python编写的函数,用于计算二分类模型的混淆矩阵。输入参数为y_actual(实际标签)和y_hat(预测标签),输出结果为TP(真正样本数量)、FP(假正样本数量)、TN(真负样本数量)和FN(假负样本数量)。计算过程中通过循环遍历每一个样本,根据实际标签和预测标签的取值情况,对应地更新TP、FP、TN和FN的值。最后,通过调用metrics函数计算TPR(真正率,即TP/(TP+FN))和FPR(假正率,即FP/(FP+TN))等性能指标。
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补全代码:def compute_cost(X, y, w, b, lambda_= 1): m, n = X.shape return total_cost
def compute_cost(X, y, w, b, lambda_= 1):
m, n = X.shape
y_hat = np.dot(X, w) + b
cost = np.sum((y_hat - y)**2) / (2*m) + lambda_ * np.sum(w**2)
return cost
rtx1660的arch=compute_ sm_
RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5。这个值代表了NVIDIA CUDA架构的计算能力。RTX 1660采用了Turing架构,具有比以往更高的计算性能和效率。其中的“arch”代表了架构,而“compute_”和“sm_”分别代表了计算和流处理器的版本号。通过查阅官方文档,我们可以了解到RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5,这意味着它在进行并行计算和图形处理时拥有较高的性能表现。这个数值对于开发者和研究人员来说很重要,因为它可以帮助他们选择合适的硬件设备来进行开发和运算。在实际使用中,RTX 1660的高性能架构可以为用户提供更流畅的游戏体验和更高效的计算能力,从而满足用户对图形处理和计算性能的需求。综上所述,RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5,代表着它在计算和图形处理方面拥有较高的性能表现,并且有助于满足用户对高性能硬件的需求。