Preciosion=0.998,Recall等于1.000,F1等于多少

时间: 2023-06-12 18:04:50 浏览: 40
根据精确率(Precision)和召回率(Recall)的公式: 精确率 = TP / (TP + FP) 召回率 = TP / (TP + FN) 其中,TP表示真正例数,FP表示假正例数,FN表示假负例数。 F1值是精确率和召回率的调和平均数,公式为: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 因为Recall等于1.000,所以: TP / (TP + FN) = 1.000 TP = TP + FN 因此,精确率等于0.998的情况下,F1值为: F1 = 2 * (0.998 * 1.000) / (0.998 + 1.000) = 0.999
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Preciosion=0.993,Recall等于0.847,F1等于多少

要计算 F1 分数,我们需要知道 Precision 和 Recall 的值,F1 分数可以使用以下公式计算: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 根据您提供的信息,Precision = 0.993,Recall = 0.847,将这些值代入公式中,我们可以得到: F1 = 2 * (0.993 * 0.847) / (0.993 + 0.847) = 0.914 因此,F1 分数为 0.914。

Preciosion=0.791,Recall等于0.731,F1等于多少

要计算 F1 分数,需要先计算精确度和召回率的调和平均数。F1 分数等于精确度和召回率的调和平均数的倒数乘以 2。 F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) 将精确度和召回率代入公式,得到: F1 = 2 * (0.791 * 0.731) / (0.791 + 0.731) ≈ 0.76 因此,F1 分数约为 0.76。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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