pytorch计算多分类精确率召回率代码
时间: 2023-09-03 07:15:36 浏览: 59
以下是一个计算多分类精确率和召回率的PyTorch代码示例:
```
import torch
# 随机生成一个3类,100个样本的分类结果
y_true = torch.randint(0, 3, (100,))
y_pred = torch.randint(0, 3, (100,))
# 计算精确率和召回率
tp = torch.sum((y_true == y_pred) & (y_true != 0))
fp = torch.sum((y_true != y_pred) & (y_true != 0))
fn = torch.sum((y_true != y_pred) & (y_true == 0))
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
```
当然,这只是一个简单的示例代码,实际上在实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑,比如处理样本不均衡等情况。
相关问题
准确率,精确率,召回率pytorch代码
要计算准确率、精确率和召回率的PyTorch代码,可以使用以下参考内容中提供的方法:
引用中的代码段提供了计算精确率、召回率和F1值的函数,其中使用了TP(真正例)、TN(真负例)、FP(假正例)和FN(假负例)这些变量来计算这些指标。你可以根据实际情况将这些变量初始化为0,然后在每次预测中根据预测结果和真实标签更新这些变量的值。
引用中的代码段提供了读取标签的辅助函数,可以用于从文件中获取真实标签。
你可以根据你的实际需求将这些代码片段整合到你的PyTorch代码中,并根据你的数据集和模型进行相应的调整。
pytorch计算图像分类模型评价指标准确率、精确率、召回率、F1值、AUC的示例代码
以下是一个使用 PyTorch 计算图像分类模型评价指标的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
# 假设我们有一个模型和测试数据集
model = MyModel()
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)
# 评估模型
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
y_true += labels.tolist()
y_pred += predicted.tolist()
# 计算各种评价指标
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')
probas = F.softmax(outputs, dim=1)
auc = roc_auc_score(y_true, probas[:, 1])
# 打印结果
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")
print(f"Precision: {precision:.4f}")
print(f"Recall: {recall:.4f}")
print(f"F1 score: {f1:.4f}")
print(f"AUC: {auc:.4f}")
```
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据你的具体情况进行修改。