精华内容
下载资源
问答
  • 今天小编就为大家分享一篇在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • F1score

    千次阅读 2018-08-22 10:18:04
    __________________________________________________________________________...F1 score是一个用来评价二元分类器的度量。先回顾一下它的计算公式:   F1=21recall+1precision=2recall×precisionrecall+pre...

     

    ________________________________________________________________________________________________________

    F1 score是一个用来评价二元分类器的度量。先回顾一下它的计算公式:

     

    F1=21recall+1precision=2recall×precisionrecall+precisionF1=21recall+1precision=2recall×precisionrecall+precision

     

    F1是针对二元分类的,那对于多元分类器,有没有类似F1 score的度量方法呢?有的,而且还不止一种,常用的有两种,这就是题主所问的两种,一种叫做macro-F1,另一种叫做micro-F1。

     

    macro-F1

    假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3,

    TPiTPi是指分类ii的True Positive;

    FPiFPi是指分类ii的False Positive;

    TNiTNi是指分类ii的True Negative;

    FNiFNi是指分类ii的False Negative。

    接下来,我们分别计算每个类的精度(precision)

     

    precisioni=TPiTPi+FPiprecisioni=TPiTPi+FPi

    macro精度就是所有精度的均值

     

    precisionma=precision1+precision2+precision33precisionma=precision1+precision2+precision33

    类似地,我们分别计算每个类的召回(recall)

     

    recalli=TPiTPi+FNirecalli=TPiTPi+FNi

    macro召回就是所有召回的均值

     

    recallma=recall1+recall2+recall33recallma=recall1+recall2+recall33

    最后macro-F1的计算公式为

     

    F1,ma=2recallma×precisionmarecallma+precisionmaF1,ma=2recallma×precisionmarecallma+precisionma

     

    micro-F1

    假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3,

    TPiTPi是指分类ii的True Positive;

    FPiFPi是指分类ii的False Positive;

    TNiTNi是指分类ii的True Negative;

    FNiFNi是指分类ii的False Negative。

    接下来,我们来算micro精度(precision)

     

    precisionmi=TP1+TP2+TP3TP1+FP1+TP2+FP2+TP3+FP3precisionmi=TP1+TP2+TP3TP1+FP1+TP2+FP2+TP3+FP3

    以及micro召回(recall)

     

    recallmi=TP1+TP2+TP3TP1+FN1+TP2+FN2+TP3+FN3recallmi=TP1+TP2+TP3TP1+FN1+TP2+FN2+TP3+FN3

    最后micro-F1的计算公式为

     

    F1,mi=2recallmi×precisionmirecallmi+precisionmiF1,mi=2recallmi×precisionmirecallmi+precisionmi

     

    如果这个数据集中各个类的分布不平衡的话,更建议使用mirco-F1,因为macro没有考虑到各个类别的样本大小。

     

    ________________________________________________________________________________________________________

    准确率与召回率(Precision & Recall)

    准确率召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率

    一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。

    正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先:

        1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 /  提取出的信息条数     

        2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 /  样本中的信息条数    

    两者取值在0和1之间,数值越接近1,查准率或查全率就越高。   

        3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值)

    不妨举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。那么,这些指标分别如下:

    正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%

    召回率 = 700 / 1400 = 50%

    F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

    不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽,这些指标又有何变化:

    正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%

    召回率 = 1400 / 1400 = 100%

    F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%        

    由此可见,正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例;而F值,则是综合这二者指标的评估指标,用于综合反映整体的指标。

    当然希望检索结果Precision越高越好,同时Recall也越高越好,但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下,我们只搜索出了一个结果,且是准确的,那么Precision就是100%,但是Recall就很低;而如果我们把所有结果都返回,那么比如Recall是100%,但是Precision就会很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。

    2、综合评价指标(F-Measure)

    P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。

    F-Measure是Precision和Recall加权调和平均

    当参数α=1时,就是最常见的F1,也即

    可知F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

    参考文章:

    http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/

    http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1001112

     

     

     

    展开全文
  • F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义

    千次阅读 2018-09-28 19:30:08
    最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score。决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看。 F1...

    本篇博客可能会继续更新

    最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1scoremacro F2score。决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看。

    F1score

    F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量,它的计算方法如下:
    F 1    =    2 1 p r e c i s i o n + 1 r e c a l l = 2 p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s o n + r e c a l l F1\;=\;\frac2{{\displaystyle\frac1{precision}}+{\displaystyle\frac1{recall}}}=2\frac{precision\times recall}{precison+recall} F1=precision1+recall12=2precison+recallprecision×recall
    F1是用来衡量二维分类的,那形容多元分类器的性能用什么呢?micro F1score,和macro F2score则是用来衡量多元分类器的性能。

    macro F1score

    假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3,

    TPi是指分类i的True Positive;
    FPi是指分类i的False Positive;
    TNi是指分类i的True Negative;
    FNi是指分类i的False Negative。

    我们分别计算每个类的精度(precision)
    precision i = T P i T P i + F P i {\text{precision}}_i=\frac{TP_i}{TP_i+FP_i} precisioni=TPi+FPiTPi
    macro 精度 就是所有分类的精度平均值
    precision m a = precision 1 + precision 2 + precision 3 3 {\text{precision}}_{ma}=\frac{{\text{precision}}_1+{\text{precision}}_2+{\text{precision}}_3}3 precisionma=3precision1+precision2+precision3
    同样,每个类的recall计算为
    r e c a l l i    = T P i T P i + F N i {recall}_i\;=\frac{TP_i}{TP_i+FN_i} recalli=TPi+FNiTPi
    macro 召回就是所有分类的召回平均值
    recall m a = recall 1 + recall 2 + recall 3 3 {\text{recall}}_{ma}=\frac{{\text{recall}}_1+{\text{recall}}_2+{\text{recall}}_3}3 recallma=3recall1+recall2+recall3
    套用F1score的计算方法,macro F1score就是
    m a c r o    F 1 s c o r e i = 2 p r e c i s i o n m a × r e c a l l m a p r e c i s i o n m a + r e c a l l m a macro\;F1score_i=2\frac{precision_{ma}\times recall_{ma}}{precision_{ma}+recall_{ma}} macroF1scorei=2precisionma+recallmaprecisionma×recallma

    micro F1score

    假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3,

    TPi是指分类i的True Positive;
    FPi是指分类i的False Positive;
    TNi是指分类i的True Negative;
    FNi是指分类i的False Negative。
    接下来,我们来算micro precision
    precision m i = T P 1 + T P 2 + T P 3 T P 1 + F P 1 + T P 2 + F P 2 + T P 3 + F P 3 {\text{precision}}_{mi}=\frac{TP_1+TP_2+TP_3}{TP_1+FP_1+TP_2+FP_2+TP_3+FP_3} precisionmi=TP1+FP1+TP2+FP2+TP3+FP3TP1+TP2+TP3
    相应的micro recall则是
    recall m i = T P 1 + T P 2 + T P 3 T P 1 + F N 1 + T P 2 + F N 2 + T P 3 + F N 3 {\text{recall}}_{mi}=\frac{TP_1+TP_2+TP_3}{TP_1+FN_1+TP_2+FN_2+TP_3+FN_3} recallmi=TP1+FN1+TP2+FN2+TP3+FN3TP1+TP2+TP3
    则micro F1score为
    m i c r o    F 1 s c o r e = 2 recall m i × precision m i recall m i + precision m i micro\;F1score=2\frac{{\text{recall}}_{mi}\times{\text{precision}}_{mi}}{{\text{recall}}_{mi}+{\text{precision}}_{mi}} microF1score=2recallmi+precisionmirecallmi×precisionmi

    总结

    如果各个类的分布不均衡的话,使用micro F1score比macro F1score 比较好,显然macro F1score没有考虑各个类的数量大小

    参考
    该网址一位答主的回答,我搬运过来

    展开全文
  • F1 score概念及python实现

    千次阅读 2021-04-27 16:39:53
    一、F1 score概念? F1 score是分类问题的一个衡量指标,一些多分类问题的机器学习竞赛,常把F1 score作为最终评测的方法。它是精确率和召回率的调和平均数,取值0-1之间。 F1 score认为召回率和精确率同样重要,而...

    一、F1 score概念?

    F1 score是分类问题的一个衡量指标,一些多分类问题的机器学习竞赛,常把F1 score作为最终评测的方法。它是精确率和召回率的调和平均数,取值0-1之间。

    F1 score认为召回率和精确率同样重要,而F2认为召回率的重要程度是精确率的2倍,F0.5则认为召回率的重要程度是精确率的一半。

    F_{1}=2\frac{precision\cdot recall}{precision+recall}

    要明确几个概念

    • TP(True Positive): 被判定为正样本,实际为正样本
    • TN(True Negative): 被判定为负样本,实际为负样本
    • FP(False Positive): 被判定为正样本,实际为负样本
    • FN(False Negative): 被判定为负样本,实际为正样本
    • accuracy:准确率,针对所有样本而言,即所有实际正负样本中,判定正确的样本所占的比例。accuracy = (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)
    • precision:精确率(又称为查准率),针对所有判定为正的样本而言,即所有判定为正的样本中,实际为正的样本所占的比例。precision = TP/(TP + FP)
    • recall:召回率(又称为查全率),针对所有实际为正的样本而言,即所有实际为正的样本中,判定为正的样本所占的比例。recall = TP/(TP + FN)

    注意:上述所有正负样本描述是针对二分类问题而言,如果是多分类问题,则上述正样本代表第k类样本,负样本代表所有其他类样本。

     

    二、F1 score如何计算?

    1. 首先分别计算每一类样本的精确率precision_{k}和召回率recall_{k}
    2. 然后分别计算每一类的F1 score: f1_{k}=2\cdot \frac{precision_{k}\cdot recall_{k}}{precision_{k}+recall_{k}}
    3. 最后对所有类别的F1 score求均值,得到最终结果:F1 score=(\frac{1}{n}\sum f1_{k})^{2}

     

    三、python如何实现?

    可以通过调用sklearn包实现

    函数介绍:

    sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)

    • y_true: 真实类别,1d array-like, or label indicator array / sparse matrix.
    • y_pred: 预测类别,1d array-like, or label indicator array / sparse matrix.
    • average: string,[None, ‘binary’(default), ‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’],如果二分类则选binary,如果考虑类别的不平衡性,需要计算类别的加权平均,则使用‘weighted’;如果不考虑类别的不平衡性,计算宏平均,则使用‘macro’。

    代码示例:

    from sklearn.metrics import f1_score
    
    y_true = [0,0,0,1,1,2]
    y_pred = [0,0,1,1,2,2]
    
    print(f1_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
    print(f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))

     

     

    参考:

    https://blog.csdn.net/qq_14997473/article/details/82684300

    展开全文
  • 时为 F1 Score, β > 1 {\beta}>1 β > 1 时查准率有更大影响, β < 1 {\beta} β < 1 时查全率有更大影响。 注: F1 是基于查准率和查全率的调和平均定义的: 1 F 1 = 1 2 ( 1 P + 1 R ) \frac{1}{F1...

    一、混淆矩阵(confusion matrix)

    对于二分类问题来说,可将样例根据其真实类别与模型预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative)四种情况,其混淆矩阵(confusion matrix)如下:

    预测值(正例)预测值(反例)
    真实值(正例)TP(真正例)FN(假反例)
    真实值(反例)FP(假正例)TN(真反例)
    • TP(True Positives,真正例):预测为正,真实为正, 预测对了
    • FN (False Negatives,假反例):预测为反,真实为正,预测错了
    • FP(False Positives,假正例):预测为正,真实为反,预测错了
    • TN(True Negatives,真反例):预测为反,真实为反,预测对了

    显然有,TP + FN + FP + TN = 样例总数。

    定义查准率(Precision)和查全率(Recall)分别为:

    P = T P T P + F P P = \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP

    R = T P T P + F N R = \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP

    正如他们的汉语意思,

    • 查准率(Precison):所有预测值为正例的样本里,真实值为正例的样本所占的比例
    • 查全率(Recall):所有真实值为正例的样本里,预测值为正例的样本所占的比例

    查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低。

    二、PR

    从上面可以看出,不同的情况下我们希望对查准率和查全率有个权衡选择,在某些情况下希望查准率更高,在另一些情况下希望查全率更高。

    这里就引出了阈值的概念,对于同一个样本数据,设置不同的阈值,查准率和查全率会随之改变。因为我们的二分类器输出的是预测为正样本的概率,是一个范围在 [0, 1] 之间的数值,选择一个阈值,当预测的概率超过这个阈值时,我们就认为预测为正例。

    比如在判别是否为垃圾邮件的时候,设置阈值为 0.6,在模型的输出概率大于 0.6 时,就认为预测是正例。

    理解了阈值的概念,在对查准率和查全率进行权衡选择时,就可以选择不同的阈值,根据 P-R 曲线来判断。

    以查准率为纵轴,查全率为横轴作图,得到的查准率-查全率曲线,就叫P-R 曲线
    P-R曲线与平衡点示意图

    在进行比较时,如果一个曲线被另一个曲线完全包住,则可断言后者的性能优于前者。如图所示模型 A 的性能优于模型 C;如果两个模型的 P-R 曲线发生了交叉,如图中的 A 和 B,则难以断言两者孰优孰劣,这时就需要其他方法来综合考虑查准率、查全率的性能度量。

    F1 Score 就是这样一种性能度量方法,公式为:

    F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R F1=\frac{2*P*R}{P+R} F1=P+R2PR

    在实际生活中,在某些情况下我们会更加关注查准率(Precision),也就是希望查准率高一些,在另一些情况下会更加希望查全率(Recall)能够高一些。

    比如,在医学模型判断癌症病人中,我们希望能够在所有真实患病的人里,尽可能多的检查出患病者,也就是希望查全率(Recall)高一点,因为无病诊断为有病去治疗总比漏掉癌症病人好;

    而我是非常爱吃西瓜的人,在我每次去买西瓜的时候,我总是希望买到的瓜是甜瓜的概率大一点,即在有限的买瓜次数(所有预测值为正例的样本里),真实值为甜瓜(样本值为正例)的概率大,也就是希望查准率(Precision)高一点。

    这时就需要F1 度量的一般形式 F β F_{\beta} Fβ,让我们表达出对查准率/查全率的不同偏好,定义为:

    F β = ( 1 + β 2 ) × P × R ( β 2 × P ) + R F_{\beta}=\frac{\left(1+\beta^{2}\right) \times P \times R}{\left(\beta^{2} \times P\right)+R} Fβ=(β2×P)+R(1+β2)×P×R

    其中, β > 0 {\beta}>0 β>0 度量了查准率对查全率的相对重要性, β = 1 {\beta}=1 β=1 时为 F1 Score, β > 1 {\beta}>1 β>1 时查准率有更大影响, β < 1 {\beta}<1 β<1 时查全率有更大影响。

    注:

    F1 是基于查准率和查全率的调和平均定义的:

    1 F 1 = 1 2 ( 1 P + 1 R ) \frac{1}{F1}=\frac{1}{2}(\frac{1}{P}+\frac{1}{R}) F11=21(P1+R1)

    F β F_{\beta} Fβ 为加权调和平均:

    1 F β = 1 1 + β 2 ( 1 P + β 2 R ) \frac{1}{F_{\beta}}=\frac{1}{1+{\beta}^{2}}(\frac{1}{P}+\frac{{\beta}^{2}}{R}) Fβ1=1+β21(P1+Rβ2)

    与算术平均和几何平均相比,调和平均更重视较小值。

    上述 F1 值只是在二分类中,我们可以轻易扩展到多分类中。多分类中我们可以使用 OneVsRest 的策略,判断第 i 类的分类时,把不属于第 i 类的看做另一类,就能对每一类都算出一个 F1 值了。使用宏平均(macro)或者微平均(micro)来考量多分类的效果。宏平均是多个分类 F1 值相加,而微平均是多个 F1 分子分母分别相加。

    macro-F1 ⁡ = 1 N ∑ i N F i micro-F1 ⁡ = 2 ∑ i N P i R i ∑ i N P i + R i \begin{aligned} \operatorname{macro-F1} &=\frac{1}{N} \sum_{i}^{N} F_{i} \\\operatorname{micro-F1} &=\frac{2 \sum_{i}^{N} P_{i} R_{i}}{\sum_{i}^{N} P_{i}+R_{i}} \end{aligned} macro-F1micro-F1=N1iNFi=iNPi+Ri2iNPiRi

    三、ROC

    ROC 全称是「受试者工作特征」(Receiver Operating Characteristic)曲线,纵轴是「真正例率」(True Positive Rate,简称 TPR),横轴是「假正例率」(False Positive Rate,简称 FPR),定义为:

    T P R = T P T P + F N TPR=\frac{TP}{TP+FN} TPR=TP+FNTP

    F P R = F P F P + T N FPR=\frac{FP}{FP+TN} FPR=FP+TNFP

    TPR 的定义是和 Recall 是一样的。TPR 和 FPR 分别描述了在正负样本里(正样本=TP+FN,负样本=FP+TN),TP和 FP 样本所占的比例。与 PR 曲线一样,我们可以通过调整阈值,来改变 TPR 和 FPR,如图所示:

    ROC曲线与AUC示意图

    实际中利用有限个测试样例来绘制 ROC 曲线时,仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图(a)中的光滑 ROC 曲线,只能绘制出图(b)所示的近似 ROC 曲线,与 P-R 图类似,如果一个曲线被另一个曲线完全包住,则可断言后者的性能优于前者;如果两个模型的 ROC 曲线发生交叉,则难以断言两者孰优孰劣,此时需要比较 ROC 曲线下的面积,即 AUC 曲线。

    四、AUC

    AUC(Area Under ROC Curve)是 ROC 曲线与横轴构成的面积。

    如何计算 AUC 呢?

    这里给出西瓜书中的一种近似计算 AUC 的方法,即把 AUC 近似为 ROC 曲线下的每个矩形的面积之和,公式为:

    A U C = 1 2 ∑ i = 1 m − 1 ( x i + 1 − x i ) ( y i + y i + 1 ) AUC=\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{m-1}\left(x_{i+1}-x_{i}\right)\left(y_{i}+y_{i+1}\right) AUC=21i=1m1(xi+1xi)(yi+yi+1)

    其他实现方法,如 Mann-Witney U statistic 这里不再叙述。

    五、P-R 与 ROC 的比较

    • P-R 曲线以查准率(Precision)为纵轴,查全率(Recall)为横轴;

      ROC 曲线以真正例率(TPR)为纵轴,假正例率(FPR)为横轴;
      在这里插入图片描述

    • 随着正负样本分布的变化,ROC 曲线的形状不会发生很大的变化,而 P-R 曲线会发生很大的变化。

    img

    ​ 如上图测试集负样本数量增加 10 倍以后 P-R 曲线发生了明显的变化,而 ROC 曲线形状基本不变。在实际环境中,正负样本的数量往往是不平衡的,所以这也解释了为什么 ROC 曲线使用更为广泛。

    五、代码实现

    sklearn 库中的手写数字数据集为例:

    from sklearn import datasets
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    from sklearn.metrics import roc_curve
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    from sklearn.metrics import precision_recall_curve
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 导入数据集
    digits = datasets.load_digits()
    print(digits.DESCR)
    X = digits.data
    y = digits.target.copy()
    # 构造偏斜数据,将数字9的对应索引的元素设置为1,0~8设置为0
    y[digits.target == 9] = 1
    y[digits.target != 9] = 0
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=666)
    # 使用逻辑回归做分类
    lr = LogisticRegression()
    lr.fit(X_train, y_train)
    y_predict = lr.predict(X_test)
    matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)
    decision_scores = lr.decision_function(X_test)
    # P-R曲线
    precision, recall, thresholds1 = precision_recall_curve(y_test, decision_scores)
    plt.plot(precision, recall)
    plt.show()
    print(thresholds1)
    # ROC曲线
    fprs, tprs, thresholds2 = roc_curve(y_test, decision_scores)
    plt.plot(fprs, tprs)
    plt.show()
    # AUC
    print(roc_auc_score(y_test, decision_scores))
    

    参考资料:

    本系列为参加自公众号「数据科学家联盟」的机器学习小组的系列笔记

    【数据科学家学习小组】之机器学习(第一期)第二周

    展开全文
  • 【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现_zjn-ai的博客-CSDN博客_f1分数 西瓜好坏二分类:模型预测出来:A分为好西瓜类(A中有好的有坏的) B分为坏西瓜类(B中有好的有坏的) 查准率(精确率):A...
  • 一文弄懂ROC、AOU和F1 Score评价指标

    千次阅读 2019-04-20 23:58:30
    文章目录混淆矩阵ROCAOUPRCF1-Score多分类的F1-Score选择指标 ROC 曲线和 AUC 常被用来评价一个 二值分类器 的优劣。 混淆矩阵 其中,TP(真正,True Positive)表示真正结果为正例,预测结果也是正例;FP(假正,...
  • 本文目录 准确率 混淆矩阵 精确率&召回率 为什么精确率召回率优于准确率 F1 score 混淆矩阵,精确率,召回率,f1score的sklearn实现 准确率 在聊精确率、召回率之前,一般我们会看模型预测的准确率,即所有预测正确...
  • F1 Score auc 曲线

    2020-03-13 13:33:39
  • 主要介绍了在keras里面实现计算f1-score的代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 计算F1Score

    2019-03-16 15:09:00
    计算F1Score 计算F1Score predictions = pval < epsilon fp = sum((predictions == 1) & (y == 0)) fn = sum((predictions == 0) & (y == 1)) tp = sum((predictions == 1) & ...
  • F1 score是精确率与召回率的调和平均值,其定义如下所示: F 1 = 2 × p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l F1=\frac{2\times precision\times recall}{precision+recall} F 1 = p ...
  • 文章目录评价指标1例子评价指标2例子混淆矩阵F1scoreROC曲线AUC值 评价指标1 以下四个可以这样理解,第一个字母代表你预测的对错T/F,第二个字母代表你预测的是正还是负P/N。例如TP=你预测的是正的,且预测对了。 ...
  • confusion matrix & F1 score

    2019-03-26 10:57:03
    f1score = f1_score(true_classes, predict_class, average='weighted') print('precision_score is : ',precision) print('recall_score is : ' ,recall) print('f1_score is : ',f1score) 其中average参数有五...
  • F1 score的意义

    万次阅读 2018-08-14 09:48:31
    F1 score是一个平均数;对精确率与召回率进行平均的一个结果; 平均算法有四个,如图所示: 调和平均数:Hn=n/(1/a1+1/a2+...+1/an) 几何平均数:Gn=(a1a2...an)^(1/n) 算术平均数:An=(a1+a2+...+an)/n 平方平均...
  • 参考: ... https://blog.csdn.net/blythe0107/article/details/75003890代码:sklearn的precision_score, recall_score, f1_score使用 https://blog.csdn.net/Urbanea...
  • 理解目标检测中的mAP与F1 Score

    千次阅读 2020-05-20 12:18:15
    要理解mAP与F1 Score需要一些前置条件,比如:IoU、FP、TP、FN、TN、AP等 IoU 衡量监测框和标签框的重合程度。一张图就能解释。 TP、TN、FP、FN TP,即True Positives,表示样本被分为正样本且分配正确。 TN,...
  • 机器学习:评价分类结果(F1 Score

    千次阅读 2019-10-06 10:26:32
    :兼顾降准了和召回率,当急需要考虑精准率又需要考虑召回率,可查看模型的 F1 Score,根据 F1 Score 的大小判断模型的优劣; F1 = 2 * Precision * recall / (precision + recall) ,是二者的调和平均值; F1...
  • F1 score 计算公式 如需综合考虑recall和precision则可以使用F1 score 注意:recall、precision、F1 score都是针对二分类而言的 二、PR曲线介绍 在一些文献中经常会看到下图所示的PR曲线 关于PR曲线的理论解释有很...
  • f1 score与f2 score的区别

    千次阅读 2019-04-16 11:35:05
    beta值代表1或者2 beta=1,f1 score beta=2,f2 score
  • Accuracy、ErrorRate、Presion、Recall、AP、mAP、F1 scoreF1 MACRO的理解 Accuracy(精度)和Error Rate(错误率) 是分类模型中最常见的两种性能度量指标,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。 对于分类...
  • F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC

    千次阅读 2019-10-25 14:59:49
    Precision/Recall/​F1 score Accuracy:准确率 准确率=预测正确的样本数/所有样本数,即预测正确的样本比例(包括预测正确的正样本和预测正确的负样本,不过在目标检测领域,没有预测正确的负样本这一说法,...
  • F1-Score相关概念 F1分数(F1 Score),是统计学中用来衡量二分类(或多任务二分类)模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均,它的最大...
  • sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score

    万次阅读 多人点赞 2019-03-06 16:27:26
    分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等。 这篇文章将结合...
  • 转载自: https://www.jianshu.com/p/42d5d1121b01
  • matlab用confusionmat计算SE, SP, F1 score

    千次阅读 2020-07-21 16:29:14
    true positive rate) SP 即TNR= TN / (TN+FP) (TNR: true negative rate) F1 score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) precision = TP / (TP + FP), 即PPV(positive predictive value) function ...
  • 一文弄懂什么是Precision,Recall,F1score,以及accuracy

    万次阅读 多人点赞 2019-02-19 20:01:45
    近期在做实验的时候一直出现Precision,Recall,F1score,以及accuracy这几个概念,为了防止混淆,在这里写下学习笔记,方便以后复习。 以一个二分类问题为例,样本有正负两个类别。 那么模型预测的结果和真实标签的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 27,199
精华内容 10,879
关键字:

f1score