accuracy:precision:recall:0.9020arealwaysthesame
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2024-07-23 05:01:20
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'accuracy: precision: recall: 0.9020 are always the same”翻译成中文为:'准确率:精确率:召回率:0.9020始终相同”。如果要给出包含代码示例的解决方法,需要先了解这几个指标的计算方法。以混淆矩阵为基础,其定义如下:

预测真实正例 预测真实负例
实际真实正例 TP FN
实际真实负例 FP TN

其中:

  • TP:True Positives,表示真正例,即实际为真,预测也为真的样本数;
  • TN:True Negatives,表示真负例,即实际为假,预测也为假的样本数;
  • FP:False Positives,表示假正例,即实际为假,预测为真的样本数;
  • FN:False Negatives,表示假负例,即实际为真,预测为假的样本数。

然后,可以通过以下代码计算准确率、精确率和召回率:

from sklearn import metrics

# 假设已有y_true和y_pred两个数组,分别表示真实标签和预测标签
accuracy = metrics.accuracy_score(y_true, y_pred)  # 计算准确率
precision = metrics.precision_score(y_true, y_pred)  # 计算精确率
recall = metrics.recall_score(y_true, y_pred)  # 计算召回率

其中,metrics.accuracy_score()metrics.precision_score()metrics.recall_score()是scikit-learn中的函数,用于计算对应的指标。需要注意的是,这几个指标的取值范围都是[0, 1],并且对于某些模型而言,它们可能会相等。

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