如何分析逻辑回归结果里的查全率、查准率、F1

逻辑回归是一种二元分类算法，因此在模型评估时通常会使用混淆矩阵来评估模型的性能。混淆矩阵是一个二维矩阵，其中行表示实际的类别，列表示预测的类别。混淆矩阵中的四个元素分别是真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。在混淆矩阵的基础上，可以计算出以下指标：

1. 查准率（Precision）= TP / (TP + FP)，代表预测为正例的样本中，有多少是真正的正例。

2. 查全率（Recall）= TP / (TP + FN)，代表所有真实正例中，有多少被预测为正例。

3. F1值 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)，综合考虑了查准率和查全率，是一个综合评价指标。

其中，查准率和查全率通常是相互矛盾的，也就是说，在提高查准率的同时，可能会降低查全率，反之亦然。因此，F1值是一个比较合理的指标，能够综合考虑查准率和查全率的影响，更好地评估模型的性能。

相关问题

python数字识别代码 显示查全率 查准率 AUC

以下是一个简单的 Python 数字识别代码，使用了支持向量机（SVM）算法：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载数据集
digits = load_digits()

# 数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算查准率、查全率、F1值和AUC
print("查准率:", metrics.precision_score(y_test, y_pred, average='micro'))
print("查全率:", metrics.recall_score(y_test, y_pred, average='micro'))
print("F1值:", metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='micro'))
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, y_pred, pos_label=2)
print("AUC:", metrics.auc(fpr, tpr))

上述代码使用 `metrics` 模块中的函数来计算查准率、查全率、F1值和AUC。其中，`precision_score` 函数用于计算查准率，`recall_score` 函数用于计算查全率，`f1_score` 函数用于计算F1值，`roc_curve` 函数用于计算 ROC 曲线，`auc` 函数用于计算 AUC。需要注意的是，这里的 `average` 参数选择了 `'micro'`，表示对所有类别进行加权平均。如果想查看每个类别的指标，可以将 `average` 参数设置为 `'macro'`。

逻辑回归召回率和F1值得matlab

在逻辑回归中，召回率和F1值是用来评估分类模型性能的指标。召回率表示模型正确预测为正例的样本数量占所有真实正例样本数量的比例，而F1值是综合考虑了召回率和精确率的指标。

要计算逻辑回归的召回率，你可以按照以下步骤进行：
1. 首先，根据逻辑回归模型预测的概率值和设定的阈值，将样本分为正例和负例。
2. 然后，计算真正例数（模型正确预测为正例且真实标签为正例的样本数量）和真正例数加假负例数（真实标签为正例的样本数量）。
3. 最后，根据上述两个值计算召回率，即真正例数除以真正例数加假负例数。

F1值可以通过以下步骤计算：
1. 首先，计算逻辑回归的精确率，即模型正确预测为正例的样本数量除以模型预测为正例的样本数量。
2. 然后，计算召回率，按照上述步骤计算。
3. 最后，根据精确率和召回率的值，使用以下公式计算F1值：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

在Matlab中，你可以使用逻辑回归模型的预测结果和真实标签来计算召回率和F1值。可以用混淆矩阵函数（confusionmat）来计算真正例数和真正例数加假负例数，然后按照上述公式计算召回率和F1值。

下面是一个示例代码：

% 假设你有逻辑回归模型的预测结果pred和真实标签true_labels
% pred是一个包含概率值的向量，true_labels是一个包含真实标签的向量

% 设置阈值并将概率值转换为二分类标签
threshold = 0.5;
pred_labels = pred >= threshold;

% 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusionmat(true_labels, pred_labels);

% 提取混淆矩阵中的相关数值
true_positive = conf_matrix(2, 2);
false_negative = conf_matrix(2, 1);

% 计算召回率
recall = true_positive / (true_positive + false_negative);

% 计算精确率
precision = true_positive / sum(pred_labels);

% 计算F1值
f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall);

通过以上代码，你可以得到逻辑回归模型的召回率和F1值。请注意，这里的代码仅为示例，实际应用中可能需要进行适当的修改以适应具体的数据和模型情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [学习笔记1：线性回归和逻辑回归、AUC](https://blog.csdn.net/m0_64375823/article/details/121501494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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