python实现性能评估指标
时间: 2023-06-11 18:10:23 浏览: 49
在Python中,对于机器学习算法的性能评估指标通常使用scikit-learn库中的函数来计算。以下是一些常用的性能评估指标及其对应的Python代码实现:
1. 精确度(Accuracy):
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
```
2. 准确率(Precision):
```
from sklearn.metrics import precision_score
precision = precision_score(y_true, y_pred)
```
3. 召回率(Recall):
```
from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred)
```
4. F1得分(F1 Score):
```
from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
```
5. ROC曲线下面积(Area under ROC curve,AUC):
```
from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
```
其中,y_true表示真实标签,y_pred表示预测标签,y_score表示预测得分。以上指标都可以通过scikit-learn库中的函数计算得到。