metrics.f1_score
时间: 2024-05-22 09:11:31 浏览: 11
`metrics.f1_score` 是用于分类问题的一种性能度量指标,可以评估模型的准确率和召回率的平衡情况。F1 Score 是准确率和召回率的加权平均值,其取值范围为 0 到 1,数值越大表示模型预测的结果越好。
公式如下:
F1 Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
其中,precision(精确率)表示预测为正例的样本中,真正为正例的样本数的比例;recall(召回率)表示真正为正例的样本中,预测为正例的样本数的比例。
相关问题
sklearn.metrics.f1_score
sklearn.metrics.f1_score是Scikit-learn机器学习库中用于计算F1分数的函数。F1分数是二分类问题中评估分类器性能的指标之一,它结合了精确度和召回率的概念。
F1分数是精确度和召回率的调和平均值,其计算方式为:
F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
其中,精确度是指被分类器正确分类的正例样本数量与所有被分类为正例的样本数量之比,召回率是指被分类器正确分类的正例样本数量与所有正例样本数量之比。
sklearn.metrics.f1_score函数接受真实标签和预测标签作为输入,并返回F1分数作为输出。它可以在多类分类问题中使用,也可以通过指定二元分类问题的正例标签来进行二元分类问题的评估。
解释代码preds = [i[0] for i in res] ys = [i[1] for i in res] accs = [] f1s = [] for pred, y_ in zip(preds, ys): acc = metrics.accuracy_score(y_, (pred > 0.5) * 1) f1 = metrics.f1_score(y_, (pred > 0.5) * 1) accs.append(acc) f1s.append(f1) mean_accuracy = np.mean(accs) std_accuracy = np.std(accs) mean_f1 = np.mean(f1s) std_f1 = np.std(f1s)
这段代码的作用是计算模型的准确率(accuracy)和 F1 分数(F1 score)的均值和标准差。
首先,通过列表推导式将 `res` 中的每个元素的第一个值提取出来,存储在 `preds` 列表中。然后,将 `res` 中每个元素的第二个值提取出来,存储在 `ys` 列表中。
接下来,定义了两个空列表 `accs` 和 `f1s` 用于存储每个样本的准确率和 F1 分数。
通过使用 `zip()` 函数将 `preds` 和 `ys` 进行迭代,每次迭代获取一个 `pred` 和一个 `y_`。在每次迭代中,通过比较 `pred` 是否大于阈值 0.5,并将结果转换为整数(0 或 1)来计算准确率和 F1 分数。这里使用了 `metrics.accuracy_score()` 和 `metrics.f1_score()` 函数来计算准确率和 F1 分数。
计算得到的准确率和 F1 分数分别添加到 `accs` 和 `f1s` 列表中。
最后,通过使用 NumPy 库中的函数,计算 `accs` 和 `f1s` 的均值和标准差,分别存储在 `mean_accuracy`、`std_accuracy`、`mean_f1` 和 `std_f1` 变量中。