sklearn 模型性能指标
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精确率
在评估分类模型的性能时，精确率是一个至关重要的指标，它主要衡量模型预测为正的样本中有多少比例是真正为正的。这一指标在正负样本分布极度不平衡的场景下尤为关键，因为它直接反映了预测结果的可信度。
sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None)[source]
- Examples
通过具体的代码示例，我们可以清晰地看到如何计算该指标以及其在实际数据处理中的应用流程。
>>> from sklearn.metrics import precision_score
>>> y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
>>> y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
>>> precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
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