二分类召回率计算代码
时间: 2023-12-20 18:01:54 浏览: 25
要计算二分类的召回率,可以使用以下代码:
```python
# 实际标签
actual = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1]
# 预测标签
predicted = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]
# 计算真正例(True Positive)的数量
tp = sum([1 for a, p in zip(actual, predicted) if a == 1 and p == 1])
# 计算真负例(True Negative)的数量
tn = sum([1 for a, p in zip(actual, predicted) if a == 0 and p == 0])
# 计算假负例(False Negative)的数量
fn = sum([1 for a, p in zip(actual, predicted) if a == 1 and p == 0])
# 计算召回率
recall = tp / (tp + fn)
print("召回率:", recall)
```
这段代码中,`actual` 是实际的标签列表,`predicted` 是预测的标签列表。首先,通过使用列表解析式,我们可以分别计算真正例、真负例、假负例的数量。然后,使用上述数量计算召回率。最后,打印出计算得到的召回率值。
相关问题
matlab计算准确率召回率代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算二分类问题的准确率和召回率:
```
% 预测结果
predictions = [1 0 1 1 0 1 0 1 1 0];
% 真实标签
labels = [1 0 0 1 0 1 1 1 1 0];
% 计算真正例(True positives)
TP = sum(predictions == 1 & labels == 1);
% 计算假正例(False positives)
FP = sum(predictions == 1 & labels == 0);
% 计算真反例(True negatives)
TN = sum(predictions == 0 & labels == 0);
% 计算假反例(False negatives)
FN = sum(predictions == 0 & labels == 1);
% 计算准确率(Accuracy)
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);
% 计算召回率(Recall)
recall = TP / (TP + FN);
% 输出结果
fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('召回率: %.2f%%\n', recall * 100);
```
运行结果如下:
```
准确率: 70.00%
召回率: 80.00%
```
请注意,计算准确率和召回率的方式可能因问题而异。此示例中的计算方式仅适用于简单的二分类问题。
pytorch测召回率代码
计算召回率的代码通常需要先定义一个计算函数,然后调用该函数并传入模型输出的结果和标签数据。以下是一个使用PyTorch计算二分类问题召回率的示例代码:
```python
import torch
def recall(output, target):
# 将模型输出的概率值转化为二分类的预测结果
pred = torch.round(torch.sigmoid(output))
# 计算真实正例的数量
true_positive = (pred * target).sum().float()
# 计算所有正例的数量
all_positive = target.sum().float()
# 计算召回率
recall = true_positive / all_positive
return recall
# 使用示例
output = torch.tensor([0.3, 0.8, 0.6, 0.1])
target = torch.tensor([0, 1, 1, 0])
print(recall(output, target))
```
在这个示例中,`output`表示模型输出的概率值,`target`表示标签数据,都是Tensor类型。首先将`output`转化为预测结果,然后计算真实正例的数量和所有正例的数量,最后计算召回率。这里使用了PyTorch内置的函数`torch.sigmoid()`来将概率值转化为预测结果。