precision_recall_fscore_support#

sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, *, beta=1.0, labels=None, pos_label=1, average=None, warn_for=('precision', 'recall', 'f-score'), sample_weight=None, zero_division='warn')[source]#

计算每个类别的精确度、召回率、F-measure 和支持度。

精确度（precision）是 tp / (tp + fp) 的比率，其中 tp 是真阳性（true positives）的数量，fp 是假阳性（false positives）的数量。精确度直观上衡量了分类器不将负样本错误标记为正样本的能力。

召回率是比率 tp / (tp + fn)，其中 tp 是真阳性（true positives）的数量，fn 是假阴性（false negatives）的数量。召回率的直观理解是分类器找到所有正样本的能力。

F-beta 分数可以解释为精确度（precision）和召回率（recall）的加权调和平均值，F-beta 分数的最佳值为 1，最差值为 0。

F-beta 分数通过因子 beta 使召回率比精确度获得更大的权重。beta == 1.0 意味着召回率和精确度同等重要。

支持度（support）是 y_true 中每个类别的出现次数。

除了二元目标之外，通过将多类和多标签数据视为二元问题的集合（每个标签一个问题）来实现对支持度的计算。对于二元情况，设置 average='binary' 将返回 pos_label 的指标。如果 average 不是 'binary'，则忽略 pos_label，并计算两个类别的指标，然后求平均或同时返回（当 average=None 时）。类似地，对于多类和多标签目标，所有 labels 的指标将根据 average 参数返回或求平均。使用 labels 指定要计算指标的标签集合。

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参数:
y_true1d array-like, or label indicator array / sparse matrix

真实（正确）目标值。稀疏矩阵仅在目标为 多标签 类型时受支持。

y_pred1d array-like, or label indicator array / sparse matrix

分类器返回的估计目标。稀疏矩阵仅在目标为 多标签 类型时受支持。

betafloat, default=1.0

F-分数中召回率与精确度的权重。

labels类似数组对象, default=None

当 average != 'binary' 时要包括的标签集，如果 average is None，则为它们的顺序。可以排除数据中存在的标签，例如在多类分类中排除“负类”。可以包括数据中不存在的标签，这些标签将被“分配”0个样本。对于多标签目标，标签是列索引。默认情况下，按排序顺序使用 y_true 和 y_pred 中的所有标签。

版本 0.17 中的变化: 针对多类问题改进了参数 labels。

pos_labelint, float, bool or str, default=1

如果 average='binary' 且数据为二元，则报告的类别，否则此参数将被忽略。对于多类或多标签目标，设置 labels=[pos_label] 和 average != 'binary' 以仅报告一个标签的指标。

average{‘micro’, ‘macro’, ‘samples’, ‘weighted’, ‘binary’} or None, default=’binary’

此参数对于多类/多标签目标是必需的。如果为 None，则返回每个类别的指标。否则，这决定了对数据执行的平均类型

'binary':

仅报告由 pos_label 指定的类别的结果。这仅适用于目标 (y_{true,pred}) 是二元的情况。

'micro':

通过计算总的真正例、假负例和假正例来全局计算指标。

'macro':

计算每个标签的指标，并找到它们的未加权平均值。这不考虑标签不平衡。

'weighted':

计算每个标签的指标，并找到按支持度（每个标签的真实实例数）加权的平均值。这会修改“宏平均”以考虑标签不平衡；它可能导致 F 分数不在精确率和召回率之间。

'samples':

计算每个实例的指标，并找到它们的平均值（仅对多标签分类有意义，这与 accuracy_score 不同）。

warn_forlist, tuple or set, for internal use

当此函数仅用于返回其中一项指标时，它决定将发出哪些警告。

sample_weightshape 为 (n_samples,) 的 array-like, default=None

样本权重。

zero_division{“warn”, 0.0, 1.0, np.nan}, default=”warn”

设置发生零除时返回的值

  • 召回率：当没有正标签时

  • 精确度：当没有正预测时

  • F-分数：两者皆有

注意事项

  • 如果设置为“warn”，则其作用类似于 0，但也会发出警告。

  • 如果设置为 np.nan，则此类值将被排除在平均值之外。

版本 1.3 中的新增: 添加了 np.nan 选项。

返回:
precisionfloat (if average is not None) or array of float, shape = [n_unique_labels]

精确度分数。

recallfloat (if average is not None) or array of float, shape = [n_unique_labels]

召回率分数。

fbeta_scorefloat (if average is not None) or array of float, shape = [n_unique_labels]

F-beta 分数。

supportNone (if average is not None) or array of int, shape = [n_unique_labels]

y_true 中每个标签的出现次数。

注意事项

当 true positive + false positive == 0 时，精确度未定义。当 true positive + false negative == 0 时，召回率未定义。当 true positive + false negative + false positive == 0 时，F-分数未定义。在这种情况下，默认情况下指标将设置为 0，并引发 UndefinedMetricWarning。此行为可以通过 zero_division 进行修改。

References

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
>>> y_true = np.array(['cat', 'dog', 'pig', 'cat', 'dog', 'pig'])
>>> y_pred = np.array(['cat', 'pig', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog'])
>>> precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='macro')
(0.222, 0.333, 0.267, None)
>>> precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='micro')
(0.33, 0.33, 0.33, None)
>>> precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='weighted')
(0.222, 0.333, 0.267, None)

可以计算每个标签的精确度、召回率、F1 分数和支持度，而不是求平均值

>>> precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average=None,
... labels=['pig', 'dog', 'cat'])
(array([0.        , 0.        , 0.66]),
 array([0., 0., 1.]), array([0. , 0. , 0.8]),
 array([2, 2, 2]))