【Python】模型指标阈值计算方法


那年夏天我和你躲在 这一大片宁静的海
直到后来我们都还在 对这个世界充满期待
今年冬天你已经不在 我的心空出了一块
很高兴遇见你 让我终究明白
回忆比真实精彩
                     🎵 王心凌《那年夏天宁静的海》


from sklearn.metrics import confusion_matrixdef calculate_metrics(y_true, y_pred):# 计算混淆矩阵tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()# 计算各个指标accuracy = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn)precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) != 0 else 0recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) != 0 else 0f1_score = (2 * precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) != 0 else 0specificity = tn / (tn + fp) if (tn + fp) != 0 else 0return {'True Positive (TP)': tp,'False Positive (FP)': fp,'True Negative (TN)': tn,'False Negative (FN)': fn,'Accuracy': accuracy,'Precision': precision,'Recall': recall,'F1 Score': f1_score,'Specificity': specificity}# 示例用法
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0]  # 真实标签
y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0]  # 预测标签metrics = calculate_metrics(y_true, y_pred)
for metric, value in metrics.items():print(f'{metric}: {value}')

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