Python机器学习：评价分类结果004F1score

同时表征precison和recall

import numpy as np
def f1_score(precision,recall):try:return 2 * precision * recall / (precision + recall)except:return 0.0
f1_score(0.5,0.5)

0.5

使用scikit-learn中的f1score
使用的是003的数据
传入的参数和我们自己定义的函数不一样。。

from sklearn.metrics import f1_score
print(f1_score(y_test,y_log_predict))

0.8674698795180723

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