F1 МЕРА PYTHON

F1-мера (F1 score) в машинном обучении является метрикой, используемой для измерения точности бинарной классификации (т.е. классификации на два класса) и является гармоническим средним между точностью (precision) и полнотой (recall) модели.

Точность определяет, сколько из предсказанных положительных классов являются действительно положительными, тогда как полнота указывает, сколько реальных положительных классов было предсказано моделью.

В Python можно вычислить F1-меру с помощью функции f1_score из библиотеки scikit-learn:

from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 0, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 1]
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print('F1 score:', f1)

В этом примере мы импортируем f1_score из библиотеки scikit-learn и используем ее, чтобы вычислить F1-меру для двух массивов y_true и y_pred, которые содержат истинные и предсказанные метки соответственно. Вывод программы будет содержать значение F1-меры.

Formula 1 Data Analysis Using Python 2022 - 2022 Formula 1 Data Analysis Project - Simplilearn

All Binary Classification Metrics for ML - Implementing Precision, Recall, F1, \u0026 AUC in Python

[KULIAH ONLINE] Implementasi Coding Logika Fuzzy menggunakan Python

Accuracy, Recall, Precision, F1 Score in Python from scratch

Tutorial uji performa menggunakan confusion matrix dan classification report

Bedanya Accuracy, Precision, Recall, dan F1

Introduction to Precision, Recall and F1 - Classification Models

Precision, Recall, F1 score, True Positive-Deep Learning Tutorial 19 (Tensorflow2.0, Keras \u0026 Python)

Beyond Accuracy - Recall - Precision - F1 Score - Python for ML in Finance - Free Quantra Course

8.9. Precision, Recall, F1 Score - Python Implementation - Model Evaluation in Machine Learning

BLGPG-7D012B8AC1A2-24-09-20-01

Новые материалы: