设测试数据集的真实标签是[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0],根据模型预测得到的标签是[1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1],请计算该预测模型的正确率、精准率、召回率、F1分数,并编码实现计算过程。
时间: 2023-10-03 16:11:29 浏览: 62
要计算正确率、精准率、召回率和 F1 分数,需要先计算出真正(TP)、假正(FP)、真负(TN)、假负(FN)的数量,计算公式如下:
- TP:模型将正例预测为正例的数量;
- FP:模型将负例预测为正例的数量;
- TN:模型将负例预测为负例的数量;
- FN:模型将正例预测为负例的数量。
在这个例子中,我们可以通过对比真实标签和模型预测标签,计算出这些值:
- TP:2 (第 4 和第 6 个样本被正确预测为正例)
- FP:3 (第 1、3 和第 7 个样本被错误预测为正例)
- TN:2 (第 1 和第 8 个样本被正确预测为负例)
- FN:1 (第 2 个样本被错误预测为负例)
根据这些值,我们可以计算正确率、精准率、召回率和 F1 分数:
- 正确率(accuracy):正确预测的样本数占总样本数的比例,计算公式为 (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN),在这个例子中为 (2+2)/(2+3+2+1)=0.5。
- 精准率(precision):模型预测为正例的样本中实际为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例,计算公式为 TP/(TP+FP),在这个例子中为 2/(2+3)=0.4。
- 召回率(recall):实际为正例的样本中被模型预测为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例,计算公式为 TP/(TP+FN),在这个例子中为 2/(2+1)=0.67。
- F1 分数:精准率和召回率的调和平均数,计算公式为 2\*precision\*recall/(precision+recall),在这个例子中为 2\*0.4\*0.67/(0.4+0.67)=0.5。
下面是 Python 代码实现:
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