python实现召回率

以下是使用sklearn.metrics库中的recall_score()函数来计算召回率的例子：

from sklearn.metrics import recall_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0recall = recall_score(y_true, y_pred)

print("Recall score: ", recall)

输出：

Recall score:  0.6666666666666666

在上面的例子中，我们首先导入了sklearn.metrics库中的recall_score()函数。然后，我们定义了真实标签y_true和预测标签y_pred。最后，我们使用recall_score()函数来计算召回率，并将结果打印出来。

相关问题

python 精确率 召回率

在Python中，精确率和召回率是用于衡量分类模型性能的评价指标之一。精确率衡量了模型预测为正类的样本中真正为正类的比例，而召回率衡量了模型能够正确预测为正类的比例。

在给定的代码中，精确率和召回率是在评价函数`evaluation`中计算得出的。在`evaluation`函数中，使用了`classification_report`函数计算了多个评价指标，包括精确率、召回率等。精确率通过`classification_report`函数返回的字典中的`weighted avg`部分进行提取，而召回率同样也是通过`classification_report`函数返回的字典中的`weighted avg`部分进行提取。

因此，如果你想获取精确率和召回率的值，你可以调用`evaluation`函数，并将预测结果和真实标签作为参数传入该函数。函数将返回一个元组，其中包含精确率、召回率等评价指标的值。

请注意，这些函数的具体实现可能依赖于`sklearn`库中的版本和函数的参数设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python计算分类问题的评价指标(准确率、精确度、召回率和F1值，Kappa指标)](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/129338660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

如何用python实现准确率和召回率

可以使用sklearn库中的metrics模块来计算准确率和召回率。

假设我们有一个二分类的问题，预测结果为1或0，真实结果也为1或0。我们可以按以下方式计算准确率和召回率：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score

# 预测结果和真实结果
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_true = [1, 1, 1, 0, 0, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print("召回率：", recall)

输出结果为：

准确率： 0.7142857142857143
召回率： 0.75

其中，准确率为预测结果正确的比例，召回率为真实结果为1且被正确预测出来的比例。