Python计算分类问题的评价指标(准确率、精确度、召回率和F1值，Kappa指标)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python计算分类问题的评价指标(准确率、精确度、召回率和F1值，Kappa指标)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

机器学习的分类问题常用评论指标有：准确率、精确度、召回率和F1值，还有kappa指标。

每次调包去找他们的计算代码很麻烦，所以这里一次性定义一个函数，直接计算所有的评价指标。

每次输入预测值和真实值就可以得到上面的指标值，很方便。

下面是这些指标的计算公式：

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kappa指标：

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Python计算代码

下面是定义函数：（主要也是借助sklearn库）

#导入数据分析常用包
import numpy as np 
import pandas as pd 

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score

def evaluation(y_test, y_predict):
    accuracy=classification_report(y_test, y_predict,output_dict=True)['accuracy']
    s=classification_report(y_test, y_predict,output_dict=True)['weighted avg']
    precision=s['precision']
    recall=s['recall']
    f1_score=s['f1-score']
    #kappa=cohen_kappa_score(y_test, y_predict)
    return accuracy,precision,recall,f1_score #, kappa

这个函数就两个参数，真实值和预测值，放入就可以计算上面的所有指标了，函数的返回值就是accuracy,precision,recall,f1_score #, kappa。

kappa我注释掉了，要用的话拿出来就行。

画图展示：

比如我们已经准备好了特征变量X和响应变量y。

下面划分测试集和训练集：

#划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y,test_size=0.2,random_state=0)

标准化一下：

#数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_s = scaler.transform(X_train)
X_test_s = scaler.transform(X_test)
print('训练数据形状：')
print(X_train_s.shape,y_train.shape)
print('验证集数据形状：')
print(X_test_s.shape,y_test.shape)

弄十个机器学习模型对比：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

实例化分类器：

#逻辑回归
model1 =  LogisticRegression(C=1e10,max_iter=10000)

#线性判别分析
model2 = LinearDiscriminantAnalysis()

#K近邻
model3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)

#决策树
model4 = DecisionTreeClassifier(random_state=77)

#随机森林
model5= RandomForestClassifier(n_estimators=1000,  max_features='sqrt',random_state=10)

#梯度提升
model6 = GradientBoostingClassifier(random_state=123)

#极端梯度提升
model7 =  XGBClassifier(use_label_encoder=False,eval_metric=['logloss','auc','error'],
                        objective='multi:softmax',random_state=0)
#轻量梯度提升
model8 = LGBMClassifier(objective='multiclass',num_class=3,random_state=1)

#支持向量机
model9 = SVC(kernel="rbf", random_state=77)

#神经网络
model10 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(16,8), random_state=77, max_iter=10000)

model_list=[model1,model2,model3,model4,model5,model6,model7,model8,model9,model10]
model_name=['逻辑回归','线性判别','K近邻','决策树','随机森林','梯度提升','极端梯度提升','轻量梯度提升','支持向量机','神经网络']

计算评价指标：用df_eval数据框装起来计算的评价指标数值

df_eval=pd.DataFrame(columns=['Accuracy','Precision','Recall','F1_score'])
for i in range(10):
    model_C=model_list[i]
    name=model_name[i]
    model_C.fit(X_train_s, y_train)
    pred=model_C.predict(X_test_s)
    #s=classification_report(y_test, pred)
    s=evaluation(y_test,pred)
    df_eval.loc[name,:]=list(s)

查看

df_eval

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画对应的柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']  #中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #负号

bar_width = 0.4
colors=['c', 'b', 'g', 'tomato', 'm', 'y', 'lime', 'k','orange','pink','grey','tan']
fig, ax = plt.subplots(2,2,figsize=(10,8),dpi=128)
for i,col in enumerate(df_eval.columns):
    n=int(str('22')+str(i+1))
    plt.subplot(n)
    df_col=df_eval[col]
    m =np.arange(len(df_col))
    plt.bar(x=m,height=df_col.to_numpy(),width=bar_width,color=colors)
    
    #plt.xlabel('Methods',fontsize=12)
    names=df_col.index
    plt.xticks(range(len(df_col)),names,fontsize=10)
    plt.xticks(rotation=40)
    plt.ylabel(col,fontsize=14)
    
plt.tight_layout()
#plt.savefig('柱状图.jpg',dpi=512)
plt.show()

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