python调用sklearn

求问python代码意义，是怎么求precision、recall和f1值的？

precision_val = sklearn.metrics.precision_score(target_inds.squeeze().flatten(), y_hat.flatten(), average='weighted')
            recall_val = sklearn.metrics.recall_score(target_inds.squeeze().flatten(), y_hat.flatten(), average='weighted')
            f1_val = sklearn.metrics.f1_score(target_inds.squeeze().flatten(), y_hat.flatten(), average='weighted')

这段代码中，使用了sklearn库中的metrics模块来计算分类模型的precision（精确率）、recall（召回率）和f1值（F1分数）。

• precision_score()函数用于计算精确率，即模型预测为正例的样本中实际为正例的比例。
• recall_score()函数用于计算召回率，即模型正确预测为正例的样本占实际为正例样本的比例。
• f1_score()函数用于计算F1分数，即精确率和召回率的调和平均值，可以综合评估模型的性能。

这里的参数含义：

• target_inds.squeeze().flatten()：真实标签数据，将其从多维数组转为一维数组。
• y_hat.flatten()：模型的预测结果，将其从多维数组转为一维数组。
• average='weighted'：对于多类别分类问题，使用加权平均值计算精确率、召回率和F1值，权重为每个类别的样本数。也可以选择其他的参数值，如'binary'（二分类问题）、'macro'（对所有类别求平均值）和'micro'（将所有类别看作一个整体计算指标值）。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 请看👉 ：机器学习—神经网络算法—调sklearn库实现(Accuracy、Precision、Recall、F1-score)
• 除此之外, 这篇博客: 机器学习之分类模型评估指标及sklearn代码实现中的 Recall（召回率） 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  
  用阳性来举例
  简单来说就是用于评判模型能不能很好的找出阳性样本，即 阳性样本中被模型识别出阳性的数量/实际的阳性样本数量，这里阳性的recall = 3 / 3 = 100%
  说明模型recall非常好，因为乳腺癌是宁可错杀也不可放过的，因此需要有较高的召回率才行的，对阳性样本需要有较高的识别度。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^