se, sp = get_my_metrics2(ADA_y_test, ADA_predictions_forTestSet)
时间: 2023-09-11 22:10:15 浏览: 47
这段代码中,`get_my_metrics2`是一个自定义函数,用于计算模型预测的二分类性能指标,包括灵敏度(Sensitivity)和特异度(Specificity)。`ADA_y_test`是测试集的真实标签,`ADA_predictions_forTestSet`是模型对测试集的预测结果。这个函数可以计算出模型的灵敏度和特异度。其中,灵敏度指正确预测为正例的样本数占所有真正正例样本数的比例,特异度指正确预测为负例的样本数占所有真正负例样本数的比例。具体实现如下所示:
```
def get_my_metrics2(y_true, y_pred):
tp = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
tn = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 0))
fp = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 1))
fn = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
se = tp / (tp + fn)
sp = tn / (tn + fp)
return se, sp
```
其中,`tp`表示真正例的数量,`tn`表示真负例的数量,`fp`表示假正例的数量,`fn`表示假负例的数量。函数返回的`se`表示模型的灵敏度,`sp`表示模型的特异度。
相关问题
get_my_metrics(ADA_y_test, ADA_predictions_forTestSet)
这段代码中,`get_my_metrics`是一个自定义函数,用于计算模型预测的性能指标。`ADA_y_test`是测试集的真实标签,`ADA_predictions_forTestSet`是模型对测试集的预测结果。这个函数可以计算出模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标。具体实现取决于你所选择的性能指标和评估方法。常见的性能指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值等,评估方法包括交叉验证、留出法、自助法等。
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
r2_score() 是 scikit-learn 库中的一个函数,用于计算 R-squared 分数(决定系数)。它接受两个参数:y_test 和 y_pred。
y_test 是测试集中的真实目标变量的值,而 y_pred 是模型对测试集进行预测得到的目标变量的值。
r2_score() 函数将根据这两个参数计算出 R-squared 分数,用于评估模型对测试集的拟合程度。R-squared 分数的取值范围为 0 到 1,越接近 1 表示模型对数据的拟合效果越好。
你可以使用 r2_score() 函数来计算模型的 R-squared 分数,例如:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R-squared Score:", r2)
```
这段代码将计算出模型的 R-squared 分数,并打印输出结果。
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