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Python est l'un des langages de programmation les plus populaires et est largement utilisé notamment dans le domaine de la science des données. Pour des applications telles que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, la précision et le rappel sont deux indicateurs d’évaluation très critiques. Dans cet article, nous approfondirons l'application de deux techniques importantes, la précision et le rappel, en Python.
Qu'est-ce que la précision et le rappel ?
Dans le domaine du machine learning, la classification des données est une tâche très courante. Parmi eux, la précision et le rappel sont deux indicateurs clés utilisés pour évaluer les performances du classificateur. En termes simples, le taux de précision est la proportion d’échantillons qui sont réellement positifs parmi les échantillons qui devraient être positifs et le taux de rappel est la proportion d’échantillons qui devraient être positifs parmi les échantillons qui sont réellement positifs ;
En termes simples, la précision et le rappel sont utilisés pour mesurer l'exactitude et le rappel du modèle évalué. Ces métriques étant très importantes, elles sont utilisées dans de nombreuses tâches d’apprentissage automatique, telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, la détection d’objets, etc.
Calcul de la précision et du rappel
Il existe de nombreuses méthodes pour calculer directement la précision et le rappel en Python. Nous pouvons calculer ces métriques à l'aide du module métriques du package scikit-learn. Tout d’abord, nous devons diviser l’ensemble des données de test en deux parties : les échantillons prévus comme étant positifs et les échantillons prévus comme étant négatifs. Supposons que nous ayons un modèle de classification binaire, la précision et le rappel peuvent être calculés comme suit : Indicateurs d'évaluation.
Dans cet exemple, le modèle représente les deux émotions de 1 (émotion positive) et 0 (émotion négative) comme 1 et 0 respectivement. Nous pouvons également utiliser d'autres métriques pour évaluer les performances du modèle, telles que la précision et le score F1, etc. 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
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