pythonAI-分类模型评估

程序功能：
(1) 分类模型评估，已知y_true是样本真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]

(2) 根据提示输入6个0或1作为模型预测结果，输入数据用逗号分隔，
请大家使用sklearn的相关函数计算模型的评估指标。

运行结果如下：
请输入模型6个0或1的预测结果值，并以逗号间隔
1, 1, 1, 0, 0, 1
正确率A=50.00%
精确度P=50.00%
召回率R=66.67%
F1=57.14%

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

if __name__ == '__main__':
    in_pred = input("请输入模型预测结果，以逗号分隔\n")
    y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
    y_pred = in_pred.split(",")
    y_pred = [int(y) for y in y_pred]
    print("正确率A=" + str(round(accuracy_score(y_true, y_pred) * 100, 2)) + "%")
    print("精确度P=" + str(round(precision_score(y_true, y_pred) * 100, 2)) + "%")
    print("召回率R=" + str(round(recall_score(y_true, y_pred) * 100, 2)) + "%")
    print("F1=" + str(round(f1_score(y_true, y_pred) * 100, 2)) + "%")

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