做淘宝网站用什么软件,北京电脑培训网站,组织建设一百年全文,类似非小号的网站怎么做在机器学习和数据科学中#xff0c;准确率#xff08;accuracy#xff09;、精确率#xff08;precision#xff09;、召回率#xff08;recall#xff09;和 F1 分数是常用的性能指标#xff0c;用于评估分类模型的性能。
1. 准确率#xff08;Accuracy#xff09;…
在机器学习和数据科学中准确率accuracy、精确率precision、召回率recall和 F1 分数是常用的性能指标用于评估分类模型的性能。
1. 准确率Accuracy
准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true [0, 1, 1, 0, 1, 1]
y_pred [0, 1, 0, 0, 0, 1]
accuracy accuracy_score(y_true, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})2. 精确率Precision
精确率是指在预测为正的样本中实际为正的比例。它关注的是预测为正的样本中真正为正的比例。
from sklearn.metrics import precision_score
precision precision_score(y_true, y_pred)
print(fPrecision: {precision})3. 召回率Recall
召回率是指在所有实际为正的样本中被预测为正的比例。它关注的是实际为正的样本中被正确预测为正的比例。
from sklearn.metrics import recall_score
recall recall_score(y_true, y_pred)
print(fRecall: {recall})4. F1 分数
F1 分数是精确率和召回率的调和平均数它综合了精确率和召回率的信息。
from sklearn.metrics import f1_score
f1 f1_score(y_true, y_pred)
print(fF1 Score: {f1})
