Präzisions- und Rückruftechniken in Python

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, die vor allem im Bereich der Datenwissenschaft weit verbreitet ist. Für Anwendungen wie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache sind Präzision und Rückruf zwei sehr wichtige Bewertungsindikatoren. In diesem Artikel werden wir uns mit der Anwendung zweier wichtiger Techniken, Präzision und Rückruf, in Python befassen.

Was sind Präzision und Rückruf?

Im Bereich des maschinellen Lernens ist die Datenklassifizierung eine sehr häufige Aufgabe. Unter diesen sind Präzision und Rückruf zwei Kernindikatoren zur Bewertung der Klassifikatorleistung. Einfach ausgedrückt ist die Präzisionsrate der Anteil der Proben, die tatsächlich positiv sind, unter den Proben, die als positiv vorhergesagt wurden, und die Rückrufrate ist der Anteil der Proben, die als positiv vorhergesagt wurden, an den Proben, die tatsächlich positiv sind.

Einfach ausgedrückt werden Präzision und Rückruf verwendet, um die Genauigkeit und den Rückruf des bewerteten Modells zu messen. Da diese Metriken sehr wichtig sind, werden sie in vielen Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet, wie z. B. Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Objekterkennung usw.

Präzision und Recall berechnen

Es gibt viele Möglichkeiten, Präzision und Recall in Python direkt zu berechnen. Wir können diese Metriken mithilfe des Metrikmoduls im scikit-learn-Paket berechnen. Zuerst müssen wir den Testdatensatz in zwei Teile aufteilen: Proben, von denen vorhergesagt wurde, dass sie positiv sind, und Proben, von denen vorhergesagt wurde, dass sie negativ sind. Angenommen, wir haben ein binäres Klassifizierungsmodell. Präzision und Rückruf können wie folgt berechnet werden:

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1]

# 计算精准率
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision:.2f}")

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall:.2f}")

# 计算F1得分，将精准率和召回率结合起来
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1: {f1:.2f}")

# 输出结果：
# Precision: 0.67
# Recall: 0.75
# F1: 0.71

Im obigen Code wird die Funktion precision_score和recall_score函数需要两个参数：实际目标值数组和模型的预测标签数组。我们还演示了如何使用f1_score verwendet, um diese beiden Metriken zu kombinieren, um eine ausgewogene Bewertungsmetrik zu erhalten.

In diesem Beispiel stellt das Modell die beiden Emotionen 1 (positive Emotion) und 0 (negative Emotion) als 1 bzw. 0 dar. Wir können auch andere Metriken verwenden, um die Modellleistung zu bewerten, wie z. B. Genauigkeit und F1-Score usw.

Anwendung: Passen Sie den Klassifikator an

Wenn die Präzision und der Rückruf geringer sind als erwartet, müssen wir den Klassifikator anpassen. Dies kann durch Anpassen der Parameter des Klassifikators erfolgen, z. B. durch Erhöhen des Schwellenwerts oder Ändern des Selektors des Klassifikators. Darüber hinaus können wir auch die im Datenvorbereitungsprozess verwendeten Merkmale oder Merkmalsauswahlalgorithmen ändern, um die Präzision und den Abruf zu verbessern.

Zum Beispiel können wir Merkmalsauswahlalgorithmen wie relative Wichtigkeit oder PCA-Dimensionalitätsreduktionsanalyse verwenden, um die Qualität der Eingabemerkmale zu verbessern. Dies kann auch durch die Verwendung anderer Modelle zur Lösung von Klassifizierungsproblemen erfolgen, z. B. SVM, Deep Learning usw.

Abschließend müssen wir beachten, dass sowohl Präzision als auch Erinnerung genutzt werden können, um falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse auszuschließen. Wenn wir die Leistung eines Modells bewerten, sollten wir es wiederholt testen, um sicherzustellen, dass es genaue Bewertungsergebnisse liefert. Im Bereich des maschinellen Lernens erfordern Modellauswahl und -bewertung sorgfältige Überlegungen, um genaue Lösungen für reale Probleme bereitzustellen.

Fazit

In diesem Artikel haben wir Präzision und Erinnerung in Python untersucht. Wir fanden es sehr einfach, in Python zu programmieren, und wir können diese Metriken mithilfe des Metrikmoduls im scikit-learn-Paket berechnen. Um die Leistung des Klassifikators zu verbessern, müssen wir gleichzeitig unseren Klassifikator durch Merkmalsauswahl, Modellauswahl und Parameteranpassung kontinuierlich verbessern. In zukünftigen datenwissenschaftlichen Arbeiten werden wir diese Techniken weiterhin nutzen und an besseren Lösungen für maschinelles Lernen arbeiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPräzisions- und Rückruftechniken in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!