sklearn.metrics 中的f1-score简介
1 f1_score,average='binary', 'macro', 'micro', 'weighted'
F1得分可以解释为精确度和召回率的调和平均值,其中F1得分达到其最佳值为1,最差得分为0。精确度和召回率对F1得分的相对贡献相等。F1得分的公式为:
在多类别和多标签的情况下,这是每个类别的F1得分的平均值,其权重取决于平均参数。
sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn')
参数介绍:
y_true:1d array,或label array/sparse matrix,Ground truth (correct) target values
y_pred: 分类器返回的估计目标。
pos_label:str or int, default=1,要报告 average = ‘ binary’且数据为二分类。如果数据是多类或多标签的,这将被忽略; 设置labels = [ pos _ label ]和average!= “binary”将只报告该标签的分数。
average: 该参数是多类/多标签目标所必需的。如果没有,则返回每个类的分数。否则,这将确定对数据执行的平均类型:
'binary'
: 仅报告pos_label指定的类的结果。这仅适用于目标 (y_{true,pred}) 是二分类的。
'micro': 通过计算总真阳性、假阴性和假阳性来全局计算指标。
权重倾向:每一个样本的权重都相同;
适用环境:多分类不平衡,若数据极度不平衡会影响结果;
'macro': 计算每个标签的指标,并找到它们的未加权平均值。
取值范围:每一类别的权重都相同;
适用环境:多分类问题,不受数据不平衡影响,容易受到识别性高(高recall、高precision)的类别影响;
'weighted'
: 计算每个标签的指标,并找到它们的平均加权支持 (每个标签的真实实例数)。这会改变 “macro” 以解决标签不平衡; 它可能导致F分数不在精度和召回率之间。
'samples'
: 计算每个实例的指标,并找到它们的平均值 (仅对于与accuracy_score不同的多标签分类有意义)。
代码展示:
二分类情况:
>>> from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score >>> y_true = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1] >>> y_pred = [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0] # 计算二分类情况下的average = 'macro' 'micro' 'binary' # 二分类情况下,也能用macro和micro,但一般用binary >>> f1_score(y_true, y_pred,average='macro') 0.5333333333333332 >>> precision_score(y_true, y_pred, average='macro') 0.55 >>> recall_score(y_true, y_pred, average='macro') 0.5416666666666666 >>> precision_score(y_true, y_pred, average='micro') 0.5714285714285714 >>> recall_score(y_true, y_pred, average='micro') 0.5714285714285714 >>> f1_score(y_true, y_pred,average='micro') 0.5714285714285714 >>> f1_score(y_true, y_pred,average='binary') 0.4 >>> recall_score(y_true, y_pred, average='binary') 0.3333333333333333 >>> precision_score(y_true, y_pred, average='binary') 0.5 >>> f1_score(y_true, y_pred) # 二分类情况下,默认使用binary 0.4
多分类情况:
>>> from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score >>> y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2] >>> y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1] >>> f1_score(y_true, y_pred, average='macro') 0.26666666666666666 >>> f1_score(y_true, y_pred, average='micro') 0.3333333333333333 >>> f1_score(y_true, y_pred, average=None) # 相当于binary,为每个类别计算binary的f1分数,但是不能输入binary,要输入None array([0.8, 0. , 0. ]) >>> 0.8/3 0.26666666666666666
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