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

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。

相关问题

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：

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。

def testes(model, data_test, label_test, test_pred, deep=True): if (deep == True): score = model.evaluate(data_test, label_test, verbose=1) from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score, accuracy_score 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 score 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) return acc, prec, rec, f1, avrg代码讲解

这段代码是一个测试函数，用于评估模型在测试集上的性能表现。它接受四个参数：模型对象、测试数据、测试标签、测试预测结果以及一个布尔值deep，用于指定是否进行深度评估（即输出更多的性能指标）。

如果deep为True，函数会调用模型的evaluate方法来计算测试集上的损失和指标，并输出损失和准确率。否则，函数会使用sklearn库中的一些函数来计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值、Kappa值和混淆矩阵等指标，并输出这些指标的值。

最后，函数会计算所有指标的平均值，并输出该值。函数的返回值为准确率、精确率、召回率、F1值和平均值。