sklearn metirc 多分类 召回率和准确率
时间: 2023-09-05 12:00:45 浏览: 68
在sklearn的metric模块中,召回率和准确率是用于评估多分类模型性能的常用指标。
召回率(Recall)是指模型正确预测为正例的样本数占所有实际正例样本数的比例。召回率可以衡量模型对于正例的识别能力,即有多少真实的正例被模型正确预测出来。计算召回率可以使用sklearn中的recall_score函数。
准确率(Accuracy)是指模型正确预测的样本数占所有样本数的比例。准确率可以衡量模型对于所有类别的分类能力,即有多少样本被模型正确预测。计算准确率可以使用sklearn中的accuracy_score函数。
在评估多分类问题时,通常会计算每个类别的召回率和准确率,然后取平均值作为衡量整体模型性能的指标。这些计算可以使用sklearn中的classification_report函数。这个函数会输出每个类别的召回率、精确率、F1-score和支持数量。
总结而言,召回率和准确率是衡量多分类模型性能的两个重要指标。召回率关注于模型对正例的识别能力,准确率关注于模型的整体分类准确性。通过计算每个类别的召回率和准确率,并取平均值可以得到一个更全面的模型性能评估。
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