Python源码计算准确率和召回率

在机器学习和数据分析领域，准确率和召回率是评价模型性能的重要指标。准确率表示分类器正确预测的样本数占总样本数的比例，而召回率则表示分类器正确预测的正样本数占实际正样本数的比例。在本文中，我们将介绍如何使用Python源码计算准确率和召回率。

准确率和召回率的定义

在进行二分类问题时，我们通常将样本分为正样本和负样本。分类器的预测结果可以分为四种情况：

  • True Positive (TP): 真正例，分类器正确预测为正样本的样本数
  • True Negative (TN): 真负例，分类器正确预测为负样本的样本数
  • False Positive (FP): 假正例，分类器错误预测为正样本的样本数
  • False Negative (FN): 假负例，分类器错误预测为负样本的样本数

准确率（Accuracy）的计算公式为：

[ Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} ]

召回率（Recall）的计算公式为：

[ Recall = \frac{TP}{TP + FN} ]

Python源码实现

下面我们将通过一个例子来演示如何使用Python计算准确率和召回率。假设我们有一个二分类模型，其预测结果如下：

# 模型预测结果
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1]

我们首先需要导入必要的库：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

接下来，我们可以通过混淆矩阵计算TP，TN，FP和FN：

TP = cm[0, 0]
TN = cm[1, 1]
FP = cm[0, 1]
FN = cm[1, 0]

然后，我们可以使用上面的公式计算准确率和召回率：

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
Recall = TP / (TP + FN)

print(f"Accuracy: {Accuracy}")
print(f"Recall: {Recall}")

运行上面的代码，我们将得到准确率和召回率的结果：

Accuracy: 0.7
Recall: 0.6

结论

通过本文的介绍，我们学习了如何使用Python源码计算准确率和召回率。准确率和召回率是评价机器学习模型性能的重要指标，可以帮助我们了解模型的预测能力。在实际应用中，我们可以根据这些指标来选择最合适的模型，并对模型进行优化。希望本文对您有所帮助！