Python+sklearn分类效果评估
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python+sklearn分类效果评估，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1681字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
准确率(accuracy)的定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。
TP: true positive 真正例
FP: false positive 假正例
TN: true negative 真反例
FN: false negativa 假反例
精确率(precision)的公式是P=TP/TP+FP,它计算的是所有”正确被检索的item(TP)”占所有”实际被检索到的(TP+FP)”的比例.
召回率(recall)的公式是R=TP/TP+FN,它计算的是所有”正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例。
参考：
https://blog.csdn.net/pengchengliu/article/details/81009063
1、准确率
第一种方式：accuracy_score
// An highlighted block
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0,2,1,3,9,9,8,5,8]
y_true = [0,1,2,3,2,6,3,5,9]
acc = accuracy_score(y_true,y_pred)
print(acc)
Out[127]: 0.33333333333333331
第二种方式：metrics
宏平均比微平均更合理，但也不是说微平均一无是处，具体使用哪种评测机制，还是要取决于数据集中样本分布
宏平均（Macro-averaging），是先对每一个类统计指标值，然后在对所有类求算术平均值。
微平均（Micro-averaging），是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵，然后计算相应指标。
// An highlighted block
from sklearn import metrics
acc2 = metrics.precision_score(y_true,y_pred,average='micro')
print(acc2)
Out[130]: 0.33333333333333331
acc3 = metrics.precision_score(y_true,y_pred,average='macro')
print(acc3)
Out[131]: 0.375
2、召回率
// An highlighted block
acc4 = metrics.recall_score(y_true,y_pred,average='micro')
print(acc4)
Out[134]: 0.33333333333333331
acc5 = metrics.recall_score(y_true,y_pred,average='macro')
print(acc5)
Out[135]: 0.3125
3、F1
// An highlighted block
acc6 = metrics.f1_score(y_true,y_pred,average='weighted')
print(acc6)
Out[136]: 0.37037037037037035
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python+sklearn分类效果评估全部内容，希望文章能够帮你解决Python+sklearn分类效果评估所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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