prescision,recall,thresholds=sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_test,y_pred)这行代码是什么意思
时间: 2023-06-07 12:08:13 浏览: 58
这行代码使用sklearn.metrics库中的precision_recall_curve函数来计算分类器的准确率(precision)和召回率(recall),同时给出一系列阈值(thresholds),用于分类器的二元分类问题。其中,y_test是已知正确类别的测试集,y_pred是分类器对该测试集的预测结果。
相关问题
sklearn.metrics中precision_recall_curve
可以使用sklearn.metrics中的precision_recall_curve函数来计算precision-recall曲线。该函数的参数包括y_true(真实标签)、probas_pred(预测概率值)、pos_label(正类标签,默认为None)和sample_weight(样本权重,默认为None)\[1\]。该函数会返回precision(精确率)、recall(召回率)和thresholds(阈值)三个数组\[3\]。你可以通过导入precision_recall_curve函数并传入相应的参数来计算PR曲线\[3\]。例如,你可以使用以下代码计算PR曲线:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
y_true = \[0, 0, 1, 1\]
y_score = \[0.1, 0.4, 0.35, 0.8\]
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score)
print(precision)
print(recall)
print(thresholds)
```
运行以上代码会输出precision、recall和thresholds的值\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python画PR曲线(precision-recall曲线)](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/104512608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python计算PR曲线sklearn.metrics.precision_recall_curve](https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/107793043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
优化代码# 打印分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported
这个错误提示是因为 `roc_curve` 函数不支持多分类问题的评估。该函数是用于二分类问题的。如果你的模型是用于多分类问题的,则需要使用其他的评估指标。
对于多分类问题,可以使用以下指标进行评估:
- 混淆矩阵(confusion matrix)
- 准确率(accuracy)
- 精确率(precision)
- 召回率(recall)
- F1-score
- Kappa系数(Kappa coefficient)
你可以使用 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。例如:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_pred = clf.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
```
你也可以使用 `classification_report` 函数来打印准确率、精确率、召回率和 F1-score。例如:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
Kappa系数也可以使用 `cohen_kappa_score` 函数来计算。例如:
```python
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
y_pred = clf.predict(X_test)
kappa = cohen_kappa_score(y_test, y_pred)
print(kappa)
```
需要注意的是,这些指标都是用于评估多分类问题的,而不是二分类问题。