accuracy=accuracy_score(Ytest,y_pred) recall=recall_score(Ytest,y_pred,average='macro') precision=precision_score(Ytest,y_pred,average='macro') f1=f1_score(Ytest,y_pred,average='macro') print(accuracy,recall,precision,f1)
时间: 2023-08-18 20:05:30 浏览: 92
你计算了分类器的准确率(accuracy)、召回率(recall)、精确率(precision)和 F1 分数(f1)。
请注意,你使用了 `accuracy_score`、`recall_score`、`precision_score` 和 `f1_score` 函数来计算这些指标。这些函数需要传入真实标签 `Ytest` 和预测标签 `y_pred`。
最后,你使用 `print` 函数将这些指标打印出来。
相关问题
accuracy = accuracy_score(Y, y_pred)
这段代码是用来计算分类问题中的模型准确率的。其中,Y是真实的标签向量,y_pred是模型预测的标签向量。accuracy_score()函数是scikit-learn库中的一个函数,用于计算预测准确率。该函数的输入参数是两个标签向量,返回值为预测准确率。具体计算方式为:将y_pred与Y逐个比较,如果相同则计数器加1,最后将计数器的值除以样本总数,即可得到模型的准确率。
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
这行代码使用了`accuracy_score()`函数来计算分类模型的准确率。
`y_test`是测试集的真实标签值,`y_pred`是模型对测试集样本的预测标签值。
`accuracy_score()`函数会比较真实标签值和预测标签值,并计算出准确分类的样本数占总样本数的比例,即准确率。
返回的`accuracy`变量将包含计算得到的准确率值。
准确率是分类模型中常用的性能指标之一,它表示模型正确预测的样本数与总样本数之间的比例。
希望这能解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。