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 07:05:30 浏览: 189
RAR

PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc

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。
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例如，我们可以选择'accuracy'（准确率）、'precision'（精确率）、'recall'（召回率）、'f1'（F1分数）等。具体可选的评分方法可以在sklearn.metrics模块的文档中查找。 除了K近邻算法，sklearn库还...
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Indicador_Clubinarias_5.1.zip_accuracy indicator_club_clubinaria

Clubinarias ,is one of the best indicator to use in the forex markets, and actually has the best accuracy to trade automatically.

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

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...

for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_loss, test_acc, pred, target = test(model, device, test_loader) Recall = recall_score(target, pred, average='macro') Precision = precision_score(target, pred, average='macro') F1_score = f1_score(target, pred, average='macro') kappa_score=cohen_kappa_score(target, pred) test_Loss_list.append(test_loss) test_Accuracy_list.append(test_acc) Recall_list.append(Recall) Precision_list.append(Precision) F1_score_list.append(F1_score) kappa_list.append(kappa_score) Loss.append(test_Loss_list) Accuracy.append(test_Accuracy_list) Recall_test.append(Recall_list) Precision_test.append(Precision_list) F1_score_test.append(F1_score_list) kappa_test.append(kappa_list)

这段代码是一个训练模型的循环，它的目的是在每个epoch中执行训练和测试...最后，这些列表会被保存到Loss、Accuracy、Recall_test、Precision_test、F1_score_test和kappa_test中。 请问还有其他问题吗？

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 加载数据 data = pd.read_csv('heart_2020_cleaned.csv') # 特征工程 X = data.drop('HeartDisease', axis=1) y = data['HeartDisease'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 模型训练 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1:', f1)转换数值类型

上述代码中似乎没有出现需要转换数值类型的情况，如果您需要将某个特征的数据类型从字符串转换为数值型，可以使用以下代码： python data['SomeFeature'] = data['SomeFeature'].astype(float) ...

使用新模型进行预测 y_pred = best_xgb_model.predict(X_test) # 输出模型准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Model Accuracy:', acc) from sklearn.metrics import recall_score, f1_score, confusion_matrix # 计算模型的召回率 recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro') print('Model Recall:', recall) # 计算模型的F1值 f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro') print('Model F1:', f1) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print('Confusion Matrix:\n', cm)计算模型的查准率

要计算模型的查准率，可以使用 precision_score 函数。以下是示例代码： from sklearn.metrics import ...precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro') print('Model Precision:', precision)

forest = RandomForestClassifier(max_depth=6, min_samples_leaf=10, n_estimators=1000) def muti_score(model): # warnings.filterwarnings('ignore') accuracy = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='accuracy', cv=5) precision = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='precision', cv=5) recall = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='recall', cv=5) f1_score = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='f1', cv=5) auc = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='roc_auc', cv=5) print("准确率:",accuracy.mean()) print("精确率:",precision.mean()) print("召回率:",recall.mean()) print("F1_score:",f1_score.mean()) print("AUC:",auc.mean()) muti_score(forest)

这是一段Python代码，定义了一个名为forest的随机森林分类器模型，其中max_depth表示树的最大深度为6，min_...另外，代码还定义了一个名为muti_score的函数，该函数的参数为一个模型，用于计算模型的多个评价指标。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据并添加列名 columns = ['buying', 'maint', 'doors', 'persons', 'lug_boot', 'safety', 'Class_Values'] car_data = pd.read_csv('car.data', header=None, names=columns) # 将 Class Values 转换为数字 class_map = {'unacc': 0, 'acc': 1, 'good': 2, 'vgood': 3} car_data['Class_Values'] = car_data['Class_Values'].map(class_map) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data = train_test_split(car_data, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 定义特征变量和目标变量 feature_cols = ['buying', 'maint', 'doors', 'persons', 'lug_boot', 'safety'] target_col = 'Class_Values' # 建立决策树模型 dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) dt.fit(train_data[feature_cols], train_data[target_col]) # 对测试数据进行预测 y_pred = dt.predict(test_data[feature_cols]) # 计算评估指标 accuracy = accuracy_score(test_data[target_col], y_pred) precision = precision_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro') recall = recall_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro') f1 = f1_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro') print('Accuracy:', accuracy) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1)

这是一个使用决策树模型进行分类的示例代码。首先，导入 Pandas 和 Scikit-learn 库，读取 CSV 文件并添加列名。然后将类别标签转换为数字，以便于建立模型。接下来，将数据集划分为训练集和测试集，并定义特征变量...

f1 = f1_score(y_pred, y_test, average='macro') #模型评估准确性、精准度 # 假设 y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测标签 print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test)) print('precision %s' % precision_score(y_pred, y_test, average='weighted') #print('recall %s' % recall_score(y_pred, y_test, average='weighted') print('f1-score %s' % f1_score(y_pred, y_test, average='macro'))报错ivalid syntax

f1 = f1_score(y_pred, y_test, average='macro') #模型评估准确性、精准度 # 假设 y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测标签 print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test)) print('precision %s' % ...

acc = accuracy_score(label_test, y_pred) precision = precision_score(label_test, y_pred) recall = recall_score(label_test, y_pred) f1 = f1_score(label_test, y_pred) print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc)) print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall)) print('F1 Score: {:.2f}'.format(f1)) 出现问题ValueError: Target is multilabel-indicator but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples'].怎么改代码

precision = precision_score(label_test, y_pred, average='micro') recall = recall_score(label_test, y_pred, average='micro') f1 = f1_score(label_test, y_pred, average='micro') print('Accuracy: {:.2f}...

修改代码，使得输出结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.01 dropout_rate = 0.7 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy...

将这段代码改为输出的AUC、f1_score、Accuracy是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) # 输出测试集结果 print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test...

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score def measure_error(y_true, y_pred, label): return pd.Series({'accuracy':accuracy_score(y_true, y_pred), 'precision': precision_score(y_true, y_pred), 'recall': recall_score(y_true, y_pred), 'f1': f1_score(y_true, y_pred)}, name=label)这段代码的意思是什么

函数通过调用 accuracy_score、precision_score、recall_score 和 f1_score 函数计算了四个不同的评估指标：准确率、精确率、召回率和 F1 值。最后，函数将这些指标以一个 pandas 的 Series 对象的形式...

# 导入模块 import prettytable as pt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score, f1_score from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 创建表格对象 table = pt.PrettyTable() # 设置表格的列名 table.field_names = ["acc", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"] # 循环添加数据 # 20个随机状态 for i in range(1): # # GBDT GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, min_samples_leaf=14, min_samples_split=6, max_depth=10, random_state=i, n_estimators=267 ) # GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=142,min_samples_leaf=80,min_samples_split=296,max_depth=7 , max_features='sqrt', random_state=66 # ) GBDT.fit(train_x, train_y) y_pred = GBDT.predict(test_x) # y_predprob = GBDT.predict_proba(test_x) print(y_pred) print('AUC Score:%.4g' % metrics.roc_auc_score(test_y.values, y_pred)) # print('AUC Score (test): %f' %metrics.roc_auc_score(test_y.values,y_predprob[:,1])) accuracy = GBDT.score(val_x, val_y) accuracy1 = GBDT.score(test_x, test_y) print("GBDT最终精确度：{},{}".format(accuracy, accuracy1)) y_predict3 = GBDT.predict(test_x) get_score(test_y, y_predict3, model_name='GBDT') acc = accuracy_score(test_y, y_predict3) # 准确率 prec = precision_score(test_y, y_predict3) # 精确率 recall = recall_score(test_y, y_predict3) # 召回率 f1 = f1_score(test_y, y_predict3) # F1 fpr, tpr, thersholds = roc_curve(test_y, y_predict3) roc_auc = auc(fpr, tpr) data1 = acc data2 = prec data3 = recall data4 = f1 data5 = roc_auc # 将数据添加到表格中 table.add_row([data1, data2, data3, data4, data5]) print(table) import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(list(table), columns=["acc","prec","recall","f1","roc_auc"]) # 将DataFrame写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save()，出现上面的错误怎样更正

根据错误提示可以看出是因为缺少了sklearn库中的metrics模块，需要在开头添加如下代码： python ...另外，在代码中出现了get_score函数的调用，但是并没有定义该函数，需要先定义该函数再进行调用。

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=66) x_train = x_train.astype('float') y_train = y_train.astype('int') x_test = x_test.astype('float') y_test = y_test.astype('int') knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) knn.fit(x_train, y_train) y_pred = knn.predict(x_test) knn_cvscore = cross_val_score(knn,x_train,y_train,cv=5,scoring='accuracy') knn_cvmean = np.mean(knn_cvscore) print('Test score(accuracy)',knn.score(x_test,y_test)) knn_f1 = f1_score(y_test,y_pred,average='macro') print('F1 score:',knn_f1) knn_acc = accuracy_score(y_test,y_pred) print('Accuracy:',knn_acc)

这段代码是使用K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对数据进行分类，并输出了测试集上的准确率（Test score），F1分数（F1 score），以及准确度（Accuracy）。同时，还使用了交叉验证（Cross Validation）来评估...

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix score1=accuracy_score(y_train,x_blend) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1,score2)报错

这段代码报错的原因可能是由于 y_train 和 x_blend 的维度不匹配...score2 = accuracy_score(y_test, y_pred) print(score1, score2) 如果问题仍然存在，请提供完整的错误消息以便我更好地帮助您解决问题。

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix score1=accuracy_score(y_train,x_blend) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1,score2) 报错

这段代码报错是因为在导入包的时候没有正确安装 ...from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix 如果问题仍然存在，请提供完整的错误消息以便我更好地帮助您解决问题。

def testes(model, data_test, label_test, test_pred, deep=True): if (deep == True): score = model.evaluate(data_test, label_test, verbose=1) from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score, accuracy_score acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) # F1 score f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg) return acc, prec, rec, f1, avrg代码讲解

这段代码是一个测试函数，用于评估模型在测试集上的性能表现。它接受四个参数：模型对象、测试数据、测试标签、测试预测结果以及一个布尔值deep，用于指定是否进行深度评估（即输出更多的性能指标）。...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理
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给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

为了编写一个C语言程序来解决这个问题，我们需要遍历给定范围内的所有连续4个数字，并检查每个组合是否能构成一个无重复数字的三位数。这里是一个简单的示例程序： ```c #include <stdio.h> // 函数定义，用于生成并检查无重复数字的3位数 void generate_unique_3_digit(int A) { for (int i = A; i <= A + 3; i++) { int num = i * 100 + (i+1) * 10 + (i+2); if (num >= 100 && num < 1000 && is_uni