Accuracy, Precision, Recall, F1
DễAIđánh giá mô hình4 test · 12 giây · sai số 1e-5
Cho nhãn thật và nhãn dự đoán của bài toán phân loại nhị phân (0/1). Tính:
- Accuracy = số dự đoán đúng / n
- Precision = TP / (TP + FP)
- Recall = TP / (TP + FN)
- F1 = 2·P·R / (P + R)
Phép chia cho 0 thì kết quả là 0.
Viết hàm
binary_metrics(y_true, y_pred)Tham số
y_true: mảng 0/1 (n,)y_pred: mảng 0/1 (n,)
Trả về
Danh sách [accuracy, precision, recall, f1].
Ví dụ
Tham số
y_true = [1,0,1,1,0] y_pred = [1,0,0,1,1]
Kết quả
[0.6,0.6666666666666666,0.6666666666666666,0.6666666666666666]
TP = 2, FP = 1, FN = 1
Tham số
y_true = [0,0] y_pred = [0,0]
Kết quả
[1.0,0.0,0.0,0.0]
Không có dự đoán dương nào → precision = 0
Bài tiếp theo: Một bước huấn luyện hồi quy logistic →
Python · NumPy
Bấm “Chạy thử” để gọi binary_metrics() với 2 ví dụ trong đề và so sánh kết quả. Dùng print() thoải mái để gỡ lỗi.