sklearn f1函数
SKLEARN F1函数
介绍
在机器学习中，F1分数是一种衡量分类模型性能的指标，它结合了精确度和召回率两个指标。F1分数越高，表示模型的性能越好。
在sklearn库中，有一个f1_score函数可以用来计算F1分数。本文将详细介绍sklearn f1_score函数的使用方法。
使用方法
导入库
首先需要导入sklearn库和numpy库。
```python
ics import f1_score
import numpy as np
```
输入数据
我们需要准备真实值和预测值两个数组作为输入数据。
```python
y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])
```
计算f1分数
使用f1_score函数可以计算出F1分数。
```python
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')
print('F1 score:', f1)
```
输出结果为：
numpy库常用函数```
F1 score: 0.26666666666666666
```
参数解释
f1_score函数有三个主要参数：y_true、y_pred和average。
- y_true：真实值数组。
- y_pred：预测值数组。
- average：计算平均值的方法，默认是'binary'。其他可选项包括'micro'、'macro'、'weighted'和None。
average参数详解
average参数指定了计算平均值的方法，它有四个可选项：'micro'、'macro'、'weighted'和None。
- 'micro'：将所有真实值和预测值看作一个大的二分类问题，计算F1分数。
- 'macro'：对每个类别分别计算F1分数，然后取平均值。
- 'weighted'：对每个类别分别计算F1分数，然后按照样本数量加权平均。