balanced_accuracy_score

平衡精度得分（balanced accuracy score）是一种用于评估分类模型性能的指标，它考虑了不同类别之间的样本不平衡问题。它是所有类别精度的平均值，其中每个类别的精度是该类别正确分类的样本数除以该类别的总样本数。平衡精度得分越高，表示模型在处理不平衡数据时表现越好。

相关问题

balanced_accuracy_score怎么导入 python

要导入`balanced_accuracy_score`函数，你需要从`sklearn.metrics`模块中导入它。可以按照以下代码示例导入：

from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score

导入后，你就可以使用`balanced_accuracy_score`函数来计算平衡精度得分了。

如果你在使用中遇到任何问题，请随时提问。

accuracy:0.7355 balanced_accuracy:0.7351 precision:0.7398 recall:0.7130 f1-score:0.7261 roc:0.8043 accuracy:0.7372 balanced_accuracy:0.7367 precision:0.7471 recall:0.7041 f1-score:0.7249 roc:0.8057 accuracy:0.7402 balanced_accuracy:0.7394 precision:0.7584 recall:0.6923 f1-score:0.7238 roc:0.8069 accuracy:0.7371 balanced_accuracy:0.7360 precision:0.7675 recall:0.6676 f1-score:0.7141 roc:0.7989 这几个模型哪一个性能更好

根据给出的指标来看，第一个模型的性能最好，因为在所有指标中，它的值都最高。其中，accuracy和balanced_accuracy是评估整个模型综合性能的指标，precision和recall则分别关注模型的准确率和召回率，在这些方面第一个模型都表现得更好。而f1-score则是综合考虑precision和recall的指标，同样也可以看出第一个模型更优。最后，roc指标主要用于衡量二分类模型预测效果，也表明第一个模型的性能更加稳定。