求准确率精确率召回率用python

求准确率、精确率、召回率可以使用Python中的sklearn.metrics库中的相关函数进行计算。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]  # 真实标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]  # 预测标签

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

# 计算精确率
prec = precision_score(y_true, y_pred)
print("精确率：", prec)

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

输出结果为：

准确率： 0.5
精确率： 0.5
召回率： 0.6666666666666666

其中，y_true为真实标签，y_pred为预测标签，accuracy_score计算准确率，precision_score计算精确率，recall_score计算召回率。

相关问题

python准确率精确召回f1

在机器学习中，准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值（F1-score）是常用的评价指标。其中，准确率指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例；精确率指分类器预测为正例的样本中，真正为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例；召回率指真正为正例的样本中，被分类器预测为正例的样本数占真正为正例的样本数的比例；F1 值是精确率和召回率的调和平均数。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 classification_report 函数来计算准确率、精确率、召回率和 F1 值。该函数需要输入真实标签和预测标签两个参数，示例如下：

from sklearn.metrics import classification_report

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]

target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

     class 0       0.67      1.00      0.80         2
     class 1       0.00      0.00      0.00         2
     class 2       1.00      0.50      0.67         2

    accuracy                           0.50         6
   macro avg       0.56      0.50      0.49         6
weighted avg       0.56      0.50      0.49         6

其中，precision、recall 和 f1-score 分别表示精确率、召回率和 F1 值，support 表示每个类别的样本数，accuracy 表示准确率。

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%"]
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