precision-recall相关内容

具有n次交叉验证的精度召回曲线显示标准偏差

我希望生成具有5倍交叉验证的精度-召回曲线，以显示example ROC curve code here中的标准偏差。 下面的代码(改编自How to Plot PR-Curve Over 10 folds of Cross Validation in Scikit-Learn)给出了每一次交叉验证的PR曲线以及平均PR曲线。我还想用灰色显示平均PR曲线上下一个标准差的区域。但它显示以下错误(代 ..

发布时间：2022-09-06 11:11:50 python machine-learning scikit-learn cross-validation precision-recall AI人工智能

为什么Precision_Recall_Curve()返回的值与混淆矩阵不同？

我编写了以下代码来计算多类分类问题的精度和召回率： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import cycle from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_rec ..

发布时间：2022-06-28 21:45:00 python scikit-learn classification confusion-matrix precision-recall Python

什么时候微观和宏观平均值会有很大不同？

我正在学习机器学习理论。我有一个使用多类别Logistic回归的预测混淆矩阵。 现在我已经计算了微观和宏观平均值(精度和召回)。 值有很大不同。现在我想知道是什么因素影响了这一点。在什么情况下，微观和宏观会有很大的不同？ 我注意到的是，对于不同的类别，预测的准确性是不同的。这就是原因吗？或者还有什么其他因素可以导致这种情况？ 样本混淆矩阵： 和我计算的微观-宏观平均值 ..

发布时间：2022-04-19 21:48:17 machine-learning classification logistic-regression multiclass-classification precision-recall AI人工智能

在一个模型中，精确度和召回率是相同的

我正在进行一个多分类项目，我注意到无论我运行什么分类器，模型中的精度和召回率都是相同的。 分类问题有三个截然不同的类别。数据量偏小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。 训练数据的形状为(10608，28)，标签的形状为(10608，3)(二进制标签)。 分类不平衡： 标签0占所有标签的30% 标签1占所有标签的4% 标签2占所有标签的66%。 我正在比 ..

发布时间：2022-04-10 22:23:02 python machine-learning scikit-learn precision precision-recall AI人工智能

用于在 keras 中调用的自定义宏

我正在尝试为 recall = (recall of class1 + Recall of class2)/2 创建一个自定义宏.我想出了以下代码，但我不确定如何计算第 0 类的真阳性. def unweightedRecall():定义召回(y_true，y_pred):# 回忆第 1 类true_positives1 = K.sum(K.round(K.clip(y_pred * y_tru ..

发布时间：2021-12-19 13:11:32 tensorflow machine-learning keras backpropagation precision-recall AI人工智能

如何在 Keras 中计算准确率和召回率

我正在用 Keras 2.02(带有 Tensorflow 后端)构建一个多类分类器，我不知道如何在 Keras 中计算准确率和召回率.请帮帮我. 解决方案 Python 包 keras-metrics 可能对此有用(我是包的作者). 导入keras导入 keras_metrics模型 = 模型.顺序()model.add(keras.layers.Dense(1, activation ..

发布时间：2021-12-19 12:49:26 python precision keras precision-recall Python

F1 分数 vs ROC AUC

我有以下两种不同情况的 F1 和 AUC 分数 模型 1:精度:85.11 召回:99.04 F1:91.55 AUC:69.94 模型 2:精度:85.1 召回:98.73 F1:91.41 AUC:71.69 我的问题的主要动机是正确预测正例，即减少假负例 (FN).我应该使用 F1 分数并选择模型 1 还是使用 AUC 并选择模型 2.谢谢 解决方案 简介 根 ..

发布时间：2021-12-14 10:06:38 machine-learning auc precision-recall AI人工智能

多类-多标签分类的精度/召回率

我想知道如何计算多类多标签分类的准确率和召回率，即有两个以上标签的分类，并且每个实例可以有多个标签? 解决方案 对于多标签分类，您有两种方法首先考虑以下内容. 是示例的数量. 是 示例.. 是 示例. 是 示例. 基于示例 指标以每个数据点的方式计算.对于每个预测标签，仅计算其得分，然后将这些得分汇总到所有数据点上. 精度 = ，预测正确的比例.分子找出预测向 ..

发布时间：2021-12-14 09:52:11 machine-learning classification multilabel-classification precision-recall AI人工智能

如何从 Python 中的混淆矩阵获得精度、召回率和 f 度量

我正在使用 Python 并且有一些混淆矩阵.我想通过多类分类中的混淆矩阵来计算精度和召回率以及 f 度量.我的结果日志不包含 y_true 和 y_pred，只包含混淆矩阵. 你能告诉我如何从多类分类中的混淆矩阵中得到这些分数吗? 解决方案 让我们考虑 MNIST 数据分类的情况(10 个类)，其中对于 10,000 个样本的测试集，我们得到以下混淆矩阵 cm(Numpy数组): ..

发布时间：2021-12-14 09:19:21 python machine-learning scikit-learn confusion-matrix precision-recall AI人工智能

从精度、召回率、f1-score 计算准确率 - scikit-learn

我犯了一个巨大的错误.我将 scikit-learn svm 准确度的输出打印为: str(metrics.classification_report(trainExpected, trainPredict,digits=6)) 现在我需要根据以下输出计算准确度: 精确召回 f1-score 支持1 0.000000 0.000000 0.000000 12592 0.500397 1.0 ..

发布时间：2021-07-16 20:27:59 scikit-learn svm precision-recall 其他开发

sklearn 的 precision_recall_curve 在小例子上不正确

这是一个使用 precision_recall_curve() 的非常小的例子: from sklearn.metrics import precision_recall_curve、precision_score、recall_scorey_true = [0, 1]y_predict_proba = [0.25,0.75]精度、召回率、阈值 = precision_recall_curve( ..

发布时间：2021-07-16 20:14:38 scikit-learn precision-recall 其他开发

如何绘制多类分类器的精度和召回率?

我正在使用 scikit learn，我想绘制精度和召回曲线.我使用的分类器是 RandomForestClassifier.scikit learn 文档中的所有资源都使用二进制分类.另外，我可以为多类绘制 ROC 曲线吗? 另外，我只找到了多标签的 SVM，它有一个 decision_function 而 RandomForest 没有 解决方案 来自 scikit-learn ..

发布时间：2021-07-16 20:00:31 python matplotlib scikit-learn roc precision-recall Python

sklearn precision_recall_curve 和阈值

我想知道 sklearn 如何决定在 precision_recall_curve 中使用多少个阈值.这里有另一篇文章:sklearn 如何选择精确召回曲线中的阈值步长?.它提到了我发现这个例子的源代码 将 numpy 导入为 np从 sklearn.metrics 导入 precision_recall_curvey_true = np.array([0, 0, 1, 1])y_scores ..

发布时间：2021-07-16 19:58:44 scikit-learn precision precision-recall 其他开发

插入符号中的 AUPRC 和 PRROC 之间的区别

我正在处理一个非常不平衡的分类问题，我使用 AUPRC 作为插入符号中的度量.对于来自 caret 的 AUPRC 和来自包 PRROC 的 AUPRC 中的测试集，我得到了截然不同的结果. 为了简单起见，可重现的示例使用来自包 mlbench 的 PimaIndiansDiabetes 数据集: rm(list=ls())图书馆(插入符号)图书馆(mlbench)图书馆(PRROC)#加 ..

发布时间：2021-07-03 18:36:13 r r-caret precision-recall 其他开发

FastText 召回是“nan"，但精度是一个数字

我使用 Python 接口在 FastText 中训练了一个监督模型，并且在精度和召回率方面得到了奇怪的结果. 首先，我训练了一个模型: model = fasttext.train_supervised("train.txt", wordNgrams=3, epoch=100, pretrainedVectors=pretrained_model) 然后我得到测试数据的结果: def ..

发布时间：2021-06-07 20:39:30 python-3.x nlp text-classification precision-recall fasttext 其他开发

如何计算多标签分类的 F1-Score?

我尝试计算 f1_score，但是当我使用 sklearn f1_score 方法时，我会收到一些警告. 我有一个用于预测的多标签 5 类问题. 将 numpy 导入为 np从 sklearn.metrics 导入 f1_scorey_true = np.zeros((1,5))y_true[0,0] = 1 # =>标签 = [[1, 0, 0, 0, 0]]y_pred = np.ze ..

发布时间：2021-06-02 21:27:54 scikit-learn metrics multilabel-classification precision-recall 其他开发

ValueError:pos_label = 1不是有效的标签:array(['neg'，'pos']，dtype ='< U3')

我在尝试获取召回得分时收到此错误. X_test = test_pos_vec + test_neg_vecY_test = ["pos"] * len(test_pos_vec)+ ["neg"] * len(test_neg_vec)召回平均数=召回分数(Y_test，y_predict，average ="binary")打印(recall_average) 这会给我: C:\ ..

发布时间：2021-05-31 18:34:19 python machine-learning precision precision-recall AI人工智能

用于多类分类的sklearn指标

我已经使用sklearn执行了GaussianNB分类.我尝试使用以下代码来计算指标: 打印精度得分(y_test，y_pred)打印precision_score(y_test，y_pred) 准确度分数正常运行，但精确度分数计算显示错误为: ValueError:目标是多类的，但average ='binary'.请选择其他平均设置. 由于目标是多类的，我可以得到精度，召回率 ..

发布时间：2021-05-31 18:34:07 machine-learning scikit-learn precision-recall AI人工智能

多类别模型的准确性，精确度和召回率

如何从混淆矩阵中为每个类别计算准确性，精确度和召回?我正在使用嵌入式数据集虹膜；混淆矩阵如下: 预测setosa versicolor virginicasetosa 29 0 0杂色0 20 2弗吉尼亚0 3 21 我正在使用75个条目作为训练集，而其他用于测试: iris.train ..

发布时间：2021-05-31 18:30:49 r machine-learning confusion-matrix precision-recall AI人工智能

Keras-精度和召回率大于1(多种分类)

我正在使用keras中的CNN处理多分类问题.我的精确度和召回率总超过1，根本没有任何意义.以下是我的代码，我在做什么错了? def recall(y_true, y_pred): true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1))) possible_positives = K.sum(K.roun ..

发布时间：2021-02-14 21:02:24 python machine-learning keras classification precision-recall AI人工智能