python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR

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文章目录

  • print保留四位小数
  • 二分类TPR计算器
  • 五分类TPR计算器
    • 全部代码
    • 使用
    • 展示
    • 参考

print保留四位小数

print(format(TPR,'.4f'))

二分类TPR计算器

python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第1张图片

五分类TPR计算器

[对各类分别计算TPR,最后取平均]


用混淆矩阵的形式,用np.array([],[],[],[],[])先列出

python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第2张图片

全部代码

# 五分类
import numpy as np

matrix=np.array([[1163,24,5,0,0],[125,413,2,0,0],[2,18,1241,2,0],[0,0,3,1689,0],[326,1405,269,5,1834]])
sum_=matrix.sum()
TPR_list,FPR_list,precision_list,accuracy_list,F1_list=[],[],[],[],[]


def TPF_calculator_twoclass(a,b,c,d):
    TPR=float(a/(a+c))
    FPR=float(b/(b+d))
    precision=float(a/(b+a))
    accuracy=float((a+d)/(a+b+c+d))
    F1=2*precision*TPR/(precision+TPR)
    
    return TPR,FPR,precision,accuracy,F1
    

class_num=matrix.shape[0]
for i in range(class_num):
    a=matrix[i][i]
    b=matrix.sum(axis=0)[i]-a
    c=matrix.sum(axis=1)[i]-a
    d=sum_-a-b-c
    
    _TPR,_FPR,_precision,_accuracy,_F1=TPF_calculator_twoclass(a,b,c,d)
    TPR_list.append(_TPR);FPR_list.append(_FPR);precision_list.append(_precision);accuracy_list.append(_accuracy);F1_list.append(_F1)
print('TPR_list:',TPR_list)
print('FPR_list:',FPR_list)
print('precision_list:',precision_list)
print('accuracy_list:',accuracy_list)
print('F1_list:',F1_list)
print('TPR_average:',np.average(TPR_list))
print('FPR_average:',np.average(FPR_list))
print('precision_average:',np.average(precision_list))
print('accuracy_average:',np.average(accuracy_list))
print('F1_average:',np.average(F1_list))

使用

只需修改混淆矩阵(5×5)的元素,运行即可。
python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第3张图片

展示

python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第4张图片
python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第5张图片

参考

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还可参考:

python的print保留四位小数——TPR计算器——二分类TPR——五分类TPR_第6张图片

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