acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) # 精确 prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) # 召回 rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) # F1 score f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) # 计算平均指标 avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg)怎么绘制在一张图里
时间: 2023-06-17 14:08:11 浏览: 239
acc.m.zip_ACC图像分割_F1-score_Score!_acc.m_图像召回率
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你可以使用Matplotlib库来绘制这些指标的图表。下面是一个简单的例子,展示如何将这些指标绘制在一张图表里:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 计算指标
acc = accuracy_score(label_test, test_pred)
prec = precision_score(label_test, test_pred)
rec = recall_score(label_test, test_pred)
f1 = f1_score(label_test, test_pred)
# 绘制条形图
x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score']
y_values = [acc, prec, rec, f1]
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x_labels, y_values)
# 添加平均指标线
avrg = np.mean(y_values)
ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--')
ax.text(0.5, avrg+0.01, f'Average: {avrg:.2f}', ha='center', va='bottom', color='gray')
# 显示图表
plt.show()
```
这个例子将四个指标的值绘制成了一个条形图,并在图表上添加了一条平均指标线。你可以使用这个代码作为起点,根据自己的需求进行修改。
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