f1 score 代码

F1 score是精确率和召回率的调和平均数，可以用下面的代码计算：

from sklearn.metrics import f1_score

# 实际值
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
# 预测值
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 1]

# 计算F1 Score
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("F1 Score:", f1)

其中，`y_true`是实际值，`y_pred`是预测值。`f1_score()`函数会返回F1 Score的值。

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f1 score 代码实习

以下是一个计算 F1 score 的 Python 代码实现：

from sklearn.metrics import f1_score

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

f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print(f1)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 f1_score 函数来计算 F1 score。其中，y_true 是真实标签，y_pred 是预测标签。运行代码后，会输出 F1 score 的值。

f1score代码numpy的pytorch

F1分数是一种用于衡量分类模型性能的指标，可以同时考虑模型的准确率和召回率。要实现F1分数的计算，可以利用numpy和pytorch库。

首先，导入numpy和pytorch库：

import numpy as np
import torch

然后，定义一个函数来计算F1分数：

def calculate_f1score(y_true, y_pred):
    # 将y_true和y_pred转换为numpy数组
    y_true = y_true.numpy()
    y_pred = y_pred.numpy()

    # 计算TP、FP和FN的数量
    TP = np.sum(y_true * y_pred)
    FP = np.sum((1 - y_true) * y_pred)
    FN = np.sum(y_true * (1 - y_pred))

    # 计算准确率和召回率
    precision = TP / (TP + FP)
    recall = TP / (TP + FN)

    # 计算F1分数
    f1score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

    return f1score

接下来，使用样例数据进行测试：

# 创建样例数据
y_true = torch.tensor([0, 1, 1, 0])
y_pred = torch.tensor([1, 1, 0, 0])

# 调用函数计算F1分数
f1score = calculate_f1score(y_true, y_pred)

# 打印结果
print("F1 Score: ", f1score)

以上代码将输出F1分数的值，用于衡量模型的分类性能。请注意，在使用此代码时，确保y_true和y_pred是经过二值化处理的向量或矩阵，其中1表示正类别，0表示负类别。