sklearn中多分类指标的计算方法

简介：
简介：本文介绍如何在Python的scikit-learn库中使用多种策略评估多分类模型的表现，包括准确率、召回率和F1分数等关键指标。 在sklearn的API介绍中，常用的评估函数包括accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score，它们分别代表正确率（Accuracy）、精准度（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数。 - **准确率**：计算所有预测结果中的正确分类数量占总样本数的比例。 - **精确度** 和 召回率 有多种计算方式： - `micro` 模式：在每个标签级别上进行全局统计，然后计算平均值。 - `macro` 模式：为每个类单独计算指标并取其算术平均值。 - `weighted` 模式：与macro类似，但是根据支持度（即类别实例的数量）对各分类的平均数进行加权。 这些函数中的 `precision_score`, `recall_score`, 和 `f1_score` 都适用于二分类问题，并且需要通过参数指定哪个标签作为正类。