多分类任务中每个类Acc、Specificity、Sensitivity、Precision的计算

虽然sklearn.metrics中带有许多计算分类效果的工具，但是不全，下面分享四个基本分类指标，其他的指标也可以照样编写

from sklearn.metrics import confusion_matrix#混淆矩阵
import numpy as npdef sen(Y_test,Y_pred,n):#n为分类数sen = []con_mat = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)for i in range(n):tp = con_mat[i][i]fn = np.sum(con_mat[i,:]) - tpsen1 = tp / (tp + fn)sen.append(sen1)return sendef pre(Y_test,Y_pred,n):pre = []con_mat = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)for i in range(n):tp = con_mat[i][i]fp = np.sum(con_mat[:,i]) - tppre1 = tp / (tp + fp)pre.append(pre1)return predef spe(Y_test,Y_pred,n):spe = []con_mat = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)for i in range(n):number = np.sum(con_mat[:,:])tp = con_mat[i][i]fn = np.sum(con_mat[i,:]) - tpfp = np.sum(con_mat[:,i]) - tptn = number - tp - fn - fpspe1 = tn / (tn + fp)spe.append(spe1)return spedef ACC(Y_test,Y_pred,n):acc = []con_mat = confusion_matrix(Y_test,Y_pred)for i in range(n):number = np.sum(con_mat[:,:])tp = con_mat[i][i]fn = np.sum(con_mat[i,:]) - tpfp = np.sum(con_mat[:,i]) - tptn = number - tp - fn - fpacc1 = (tp + tn) / numberacc.append(acc1)return acc

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