precision recall f1
时间: 2023-05-02 18:03:03 浏览: 112
精度、召回率、F1分数是评估分类模型性能的常用指标,也被称为评估指标。精度是正确预测的样本占总样本数的比例;召回率是正确预测为正样本的样本数量占所有实际正样本的数量的比例;F1分数是精度和召回率的调和平均数,可将二者综合考虑。在分类任务中,精度、召回率和F1分数越高,表示模型的性能越好。
相关问题
precision recall f1-score
精确率、召回率和F1-score是评估分类器性能的常用指标。
精确率(Precision)表示分类器预测为正例的样本中真正正例的比例。
召回率(Recall)表示分类器预测为正例的样本中真正正例的比例。
F1-score是精确率和召回率的调和平均值,它融合了精确率和召回率的信息,常用于衡量分类器的性能。
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support怎么把它分成 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support
这是一个混淆矩阵的输出结果,可以使用字符串处理函数将其拆分成两部分。可以使用 Python 的字符串处理函数 `split()` 将其拆分成两个部分,代码示例如下:
```
result = "samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support"
parts = result.split(" ")
samples_avg = parts[0]
precision_recall_f1_score = parts[1]
print(samples_avg)
print(precision_recall_f1_score)
```
输出结果为:
```
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
precision recall f1-score support
```
其中 `samples_avg` 为第一个部分,`precision_recall_f1_score` 为第二个部分。你可以根据需要对这两个部分进行进一步的处理。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)