簡單**
from sklearn.metrics import f1_score # 匯入f1_score
f1_score(y_test,y_predict, **erage='micro') # 呼叫並輸出計算的值
f1_score(y_test,y_predict, **erage='macro')
其中計算公式
f1_score = (2 * recall * presision) / (recall + presision)假設recall 與 presision 的權重一樣大， 求得的兩個值的加權平均書匯入： from sklearn.metrics import f1_score
其中：**erage 的取值：
詳細內容參考：
深入理解F1 score
本部落格的截圖均來自zeya的post essential things you need to know about f1 score by zeya towards data science f1 score的定義 準確率 precision 和召回率 recall 的調和平均 harmonic...
R語言 多分類計算F1 score
tp 為正，實現為正 fp 為正，實現為負 fn 為負，實現為正 tn 為負，實現為負 準確率 tp tp fp 召回率 tp tp fn f1 score 2tp 2tp fp fn pre 的分類結果 y 真實的分類結果 f1 fun function pre,y f1 2 tp 2 tp fp...
機器學習 準確率 召回率 精確率 f1score等
機器學習中，如何評估乙個模型的好壞極關重要，否則訓練出來了我們自己都說不明白到底該不該用，一句話就是心裡沒底。本文將用較為白話的角度來闡述這些指標。注 這些指標 準確率 精確率 召回率 用中文表示容易混淆，例如準確率和精確率，本文將用英文來進行表述 在介紹之前，我們先上乙個二分類的例子 假定已經根據...