调和平均准确率如何用python实现
时间: 2023-07-18 22:35:43 浏览: 123
调和平均准确率是一种评估分类算法性能的指标,可以用以下公式计算:
$H = \frac{n}{\sum_{i=1}^n\frac{1}{a_i}}$
其中,$n$ 表示分类的总数,$a_i$ 表示第 $i$ 个分类的准确率。
以下是一个用 Python 实现调和平均准确率的示例代码:
```python
def harmonic_mean_accuracy(accuracies):
n = len(accuracies)
reciprocal_sum = sum(1/accuracy for accuracy in accuracies)
return n / reciprocal_sum
```
其中,`accuracies` 是一个列表,包含所有分类的准确率。
相关问题
调和平均准确率公式python怎么表示
调和平均准确率公式可以用以下的Python代码表示:
```
def harmonic_mean_precision(precision_list):
"""
precision_list: a list of precision values
"""
denominator = sum([1/precision for precision in precision_list])
return len(precision_list) / denominator
```
其中`precision_list`是一个包含多个精度值的列表。函数计算每个精度值的倒数,然后求和得到分母,最后用列表长度除以分母得到调和平均准确率。
python实现评估卷积神经网络模型的准确率和召回率
评估卷积神经网络模型的准确率和召回率可以使用混淆矩阵来计算。混淆矩阵是一个表格,用于比较分类器的预测结果和真实结果。在混淆矩阵中,行表示真实类别,列表示预测类别。对于二分类问题,混淆矩阵如下所示:
| | 预测为正例 | 预测为反例 |
| -------- | ---------- | ---------- |
| 真实正例 | TP | FN |
| 真实反例 | FP | TN |
其中,TP表示真正例,即模型正确地将正例分类为正例的数量;FN表示假反例,即模型错误地将正例分类为反例的数量;FP表示假正例,即模型错误地将反例分类为正例的数量;TN表示真反例,即模型正确地将反例分类为反例的数量。
根据混淆矩阵,可以计算出准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。其中,准确率表示模型正确分类的样本占总样本数的比例;精确率表示模型正确分类为正例的样本占预测为正例的样本数的比例;召回率表示模型正确分类为正例的样本占真实正例的样本数的比例;F1分数是精确率和召回率的调和平均数。
下面是一个使用sklearn库计算准确率和召回率的例子:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 假设y_true和y_pred分别表示真实标签和预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print("混淆矩阵:\n", cm)
print("准确率:", acc)
print("精确率:", precision)
print("召回率:", recall)
print("F1分数:", f1)
```
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