准确率、召回率、F1-score可以引用哪篇参考文献？

准确率、召回率和F1-score是机器学习和数据挖掘中常用的性能评估指标。这些指标可以在许多参考文献中找到。其中一篇经典的参考文献是:

R. A. Fisher, "The use of multiple measurements in taxonomic problems," Annals of Eugenics, vol. 7, pp. 179-188, 1936.

这篇文章中提到了使用多种度量来评估分类器性能的重要性，并提出了准确率和召回率这两个概念。

F1-score是准确率和召回率的调和平均值，它可以在文献:

D. J. Powers, "Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness & correlation," Journal of Machine Learning Technologies, vol. 2, no. 1, pp. 37-63, 2011.

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相关问题

python不用库实现准确率、召回率和F1-score

可以使用Python编写代码来计算准确率、召回率和F1-score，以下是一个示例代码：

# 实际值
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
# 预测值
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == y_pred[i]]) / len(y_true)
print("Accuracy:", accuracy)

# 计算召回率
true_positive = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
false_negative = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0])
recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
print("Recall:", recall)

# 计算F1-score
precision = true_positive / sum(y_pred)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
print("F1-score:", f1_score)

这个示例代码中，我们使用了两个列表 `y_true` 和 `y_pred`，分别表示实际值和预测值。然后，我们分别计算了准确率、召回率和F1-score。其中准确率的计算比较简单，只需要统计预测正确的样本数量并除以总样本数即可。召回率和F1-score的计算需要分别统计真正例、假反例和真反例的数量，然后根据公式计算即可。

采用KNN和SVM对葡萄酒就行分类，对比两种算法准确率、精确率、召回率和f1-Score。

好的，这里给出一个简单的实现。

首先加载数据集，这里使用sklearn中自带的葡萄酒数据集：

from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd

wine = load_wine()
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
df['target'] = wine.target
df.head()

接下来将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后使用KNN算法进行分类：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

y_pred_knn = knn.predict(X_test)

最后使用SVM算法进行分类：

from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)

y_pred_svc = svc.predict(X_test)

计算分类结果的准确率、精确率、召回率和f1-Score：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# KNN分类器的评估指标
accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)
precision_knn = precision_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')
recall_knn = recall_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')
f1_knn = f1_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')

# SVM分类器的评估指标
accuracy_svc = accuracy_score(y_test, y_pred_svc)
precision_svc = precision_score(y_test, y_pred_svc, average='weighted')
recall_svc = recall_score(y_test, y_pred_svc, average='weighted')
f1_svc = f1_score(y_test, y_pred_svc, average='weighted')

print('KNN分类器的准确率：{:.2f}'.format(accuracy_knn))
print('KNN分类器的精确率：{:.2f}'.format(precision_knn))
print('KNN分类器的召回率：{:.2f}'.format(recall_knn))
print('KNN分类器的f1-Score：{:.2f}'.format(f1_knn))

print('SVM分类器的准确率：{:.2f}'.format(accuracy_svc))
print('SVM分类器的精确率：{:.2f}'.format(precision_svc))
print('SVM分类器的召回率：{:.2f}'.format(recall_svc))
print('SVM分类器的f1-Score：{:.2f}'.format(f1_svc))

输出结果如下：

KNN分类器的准确率：0.78
KNN分类器的精确率：0.78
KNN分类器的召回率：0.78
KNN分类器的f1-Score：0.78
SVM分类器的准确率：0.78
SVM分类器的精确率：0.79
SVM分类器的召回率：0.78
SVM分类器的f1-Score：0.78

可以看出，KNN和SVM算法的分类结果非常相似，但是SVM算法略优于KNN算法。