准确率,精确率,召回率
时间: 2023-06-06 11:07:18 浏览: 72
准确率、精确率和召回率是用于衡量分类模型性能的指标。其中,准确率表示分类器正确分类样本的比例,精确率代表分类器预测为正类的样本中,实际为正类的比例,召回率则代表实际为正类的样本中,被分类器正确预测为正类的比例。
相关问题
求准确率精确率召回率用python
求准确率、精确率、召回率可以使用Python中的sklearn.metrics库中的相关函数进行计算。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0] # 真实标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1] # 预测标签
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率:", acc)
# 计算精确率
prec = precision_score(y_true, y_pred)
print("精确率:", prec)
# 计算召回率
rec = recall_score(y_true, y_pred)
print("召回率:", rec)
```
输出结果为:
```
准确率: 0.5
精确率: 0.5
召回率: 0.6666666666666666
```
其中,y_true为真实标签,y_pred为预测标签,accuracy_score计算准确率,precision_score计算精确率,recall_score计算召回率。
准确率精确度召回率f1
准确率(Accuracy):分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
准确率 = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被分类器预测为正例的样本数;TN表示真负例(True Negative),即实际为负例且被分类器预测为负例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即实际为负例但被分类器预测为正例的样本数;FN表示假负例(False Negative),即实际为正例但被分类器预测为负例的样本数。
精确度(Precision):分类器将正例预测为正例的准确率,即预测为正例且实际为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
精确度 = TP / (TP+FP)
召回率(Recall):实际为正例的样本中被分类器正确预测为正例的比例。
召回率 = TP / (TP+FN)
F1值:综合考虑精确率和召回率的指标,F1值是精确率和召回率的调和平均数。
F1值 = 2 * 精确度 * 召回率 / (精确度 + 召回率)
这些指标常用于分类模型的评估,可以帮助我们了解模型的预测表现和误差情况。
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