Назад к вопросам
JuniorТеорияЧасто
Что выведет эта программа?
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
y_true = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
y_pred = [1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
p = precision_score(y_true, y_pred)
r = recall_score(y_true, y_pred)
print(round(p, 2), round(r, 2))0.67 0.5
- Ждать
0.5 0.67, перепутав знаменатели: точность (precision) делит TP на предсказанные положительные (2 из 3), полнота (recall) — на настоящие (2 из 4). - Ждать
0.62для обеих: это доля верных ответов, 5 из 8, и она считает оба класса; точность и полнота смотрят только на класс1.
- Как изменятся оба значения, если модель предскажет
1и для четвёртого объекта? - Какая из двух метрик важнее, когда пропуск положительного объекта обходится очень дорого?