acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg) import matplotlib.pyplot as plt x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show() return acc, prec, rec, f1, avrg
时间: 2023-06-18 19:05:23 浏览: 52
这段代码是评估分类模型的性能指标,并将结果可视化。其中使用了四个指标:准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)和 F1 值(f1 score)。将这些指标计算出来后,会求出它们的平均值作为最终的性能指标。最后,使用 Matplotlib 库将这些指标可视化成柱状图,并在图中加入了平均值的参考线和文字标注。函数返回的是这些指标的值。
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acc = accuracy_score(label_test, test_pred) print('\nAccuracy') print(acc) # 精确 prec = precision_score(label_test, test_pred) print('\nPrecision') print(prec) # 召回 rec = recall_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nRecall') print(rec) # F1 score f1 = f1_score(label_test, test_pred) # ,average='macro') print('\nF1 Score') print(f1) # 计算平均指标 avrg = (acc + prec + rec + f1) / 4 print('\nAverage (acc, prec, rec, f1)') print(avrg)怎么绘制在一张图里
你可以使用Matplotlib库来绘制这些指标的图表。下面是一个简单的例子,展示如何将这些指标绘制在一张图表里:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 计算指标
acc = accuracy_score(label_test, test_pred)
prec = precision_score(label_test, test_pred)
rec = recall_score(label_test, test_pred)
f1 = f1_score(label_test, test_pred)
# 绘制条形图
x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score']
y_values = [acc, prec, rec, f1]
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x_labels, y_values)
# 添加平均指标线
avrg = np.mean(y_values)
ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--')
ax.text(0.5, avrg+0.01, f'Average: {avrg:.2f}', ha='center', va='bottom', color='gray')
# 显示图表
plt.show()
```
这个例子将四个指标的值绘制成了一个条形图,并在图表上添加了一条平均指标线。你可以使用这个代码作为起点,根据自己的需求进行修改。
acc = accuracy_score(label_test, y_pred) precision = precision_score(label_test, y_pred) recall = recall_score(label_test, y_pred) f1 = f1_score(label_test, y_pred) print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc)) print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall)) print('F1 Score: {:.2f}'.format(f1)) 出现问题ValueError: Target is multilabel-indicator but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples'].怎么改代码
你可以更改你的代码,将平均值选项从'binary'更改为'micro'、'macro'、'weighted'或'samples'之一。例如,如果你想使用'micro'作为平均值选项,可以这样修改代码:
```
acc = accuracy_score(label_test, y_pred, average='micro')
precision = precision_score(label_test, y_pred, average='micro')
recall = recall_score(label_test, y_pred, average='micro')
f1 = f1_score(label_test, y_pred, average='micro')
print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc))
print('Precision: {:.2f}'.format(precision))
print('Recall: {:.2f}'.format(recall))
print('F1 Score: {:.2f}'.format(f1))
```
注意,你需要根据你的具体情况选择合适的平均值选项。