计算多标签评价指标subset accuracy的python代码
时间: 2023-11-03 10:04:40 浏览: 37
下面是计算多标签评价指标subset accuracy的Python代码:
```python
def subset_accuracy(y_true, y_pred):
"""
计算多标签评价指标subset accuracy
:param y_true: 真实标签,二维数组,每个样本可能有多个标签,标签用0或1表示
:param y_pred: 预测标签,二维数组,每个样本可能有多个标签,标签用0或1表示
:return: subset accuracy
"""
num_samples = len(y_true)
correct = 0
for i in range(num_samples):
if np.array_equal(y_true[i], y_pred[i]):
correct += 1
return float(correct) / num_samples
```
其中,`y_true`和`y_pred`都是二维数组,每个样本可能有多个标签,标签用0或1表示。函数首先计算样本数`num_samples`,然后遍历每个样本,如果它们的真实标签和预测标签完全一致,那么就认为它们被分类正确,将`correct`计数器加1。最后,将正确分类的样本数除以总样本数,得到subset accuracy。
相关问题
使用Python写一个多个图像识别代码
可以使用Python的机器学习库TensorFlow来实现多个图像识别。
首先,需要安装TensorFlow。可以在命令行中输入以下命令进行安装:
```
pip install tensorflow
```
接着,需要准备用于训练和测试的图像数据集,可以使用ImageNet等数据集。
然后,可以使用TensorFlow提供的卷积神经网络模型来训练图像识别模型。以下是一个简单的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import os
# 设置训练参数
batch_size = 32
num_classes = 10
epochs = 10
# 加载数据集
train_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'train/',
validation_split=0.2,
subset='training',
seed=123,
image_size=(224, 224),
batch_size=batch_size)
val_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'train/',
validation_split=0.2,
subset='validation',
seed=123,
image_size=(224, 224),
batch_size=batch_size)
# 加载预训练模型
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
input_shape=(224, 224, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
# 冻结模型的前几层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 添加新的全连接层
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
# 构建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_data, epochs=epochs, validation_data=val_data)
# 保存模型
model.save('model.h5')
```
以上代码使用MobileNetV2作为基础模型,添加了全连接层后进行训练,并将训练好的模型保存到文件中。
接着,可以使用训练好的模型进行图像识别。以下是一个简单的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')
img = img.resize((224, 224))
img = np.array(img)
img = img / 255.0
# 进行预测
predictions = model.predict(np.array([img]))
class_idx = np.argmax(predictions[0])
```
以上代码加载了训练好的模型,并使用PIL库加载了一张测试图像。接着将图像大小调整为模型要求的大小,并进行归一化处理。最后使用模型进行预测,并输出预测结果的类别索引。
easyensemble算法的实现python代码
以下是 EasyEnsemble 算法的一个简单实现的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.base import clone
from sklearn.utils import resample
import numpy as np
class EasyEnsemble:
def __init__(self, base_classifier=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=10):
self.base_classifier = base_classifier
self.n_estimators = n_estimators
self.ensemble = []
def fit(self, X, y):
for _ in range(self.n_estimators):
# 通过自助采样创建一个子集
X_subset, y_subset = resample(X, y)
# 训练基分类器
classifier = clone(self.base_classifier)
classifier.fit(X_subset, y_subset)
# 将基分类器添加到集合中
self.ensemble.append(classifier)
def predict(self, X):
# 使用投票机制进行预测
predictions = np.zeros((X.shape[0], self.n_estimators))
for i, classifier in enumerate(self.ensemble):
predictions[:, i] = classifier.predict(X)
return np.round(np.mean(predictions, axis=1))
```
使用示例:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 创建一个示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 EasyEnsemble 分类器并进行训练
ensemble = EasyEnsemble(n_estimators=10)
ensemble.fit(X_train, y_train)
# 进行预测并评估准确性
y_pred = ensemble.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
请注意,这只是一个简单的实现示例,EasyEnsemble 算法的完整实现可能涉及更多的参数选择、特征选择和模型优化技术。此外,你可以根据自己的需求进行修改和改进。