首页matlab F1score

matlab F1score

时间: 2025-01-22 18:47:49 AIGC 浏览: 76

### 如何在MATLAB中计算F1分数为了在MATLAB中计算F1分数，可以遵循以下方法。假设已知真实标签 `true_labels` 和预测标签 `predicted_labels`。定义混淆矩阵的相关组成部分：真正类（True Positives, TP）、假正类（False Positives, FP）、假负类（False Negatives, FN）。基于这些值，精确率 $ P $ 和召回率 $ R $ 可以通过下面的公式来表示： \[ P = \frac{TP}{TP + FP} \] \[ R = \frac{TP}{TP + FN} \] 接着，F1分数可以通过下述调和平均数的方式得出： \[ F1 = 2 * \left( \frac{P*R}{P+R} \right) \] 下面是实现这一过程的一个简单例子，在此之前确保输入的真实标签和预测标签都是二进制形式或者是已经转换成0和1的形式[^1]。 ```matlab function f1_score = calculate_f1(true_labels, predicted_labels) % 计算真阳性和假阳性等指标 true_positives = sum((true_labels == 1) & (predicted_labels == 1)); false_positives = sum((true_labels == 0) & (predicted_labels == 1)); false_negatives = sum((true_labels == 1) & (predicted_labels == 0)); % 避免除零错误 precision = true_positives / max(true_positives + false_positives, eps); recall = true_positives / max(true_positives + false_negatives, eps); % 如果precision和recall都为0，则f1设为0 if (precision + recall) == 0 f1_score = 0; else f1_score = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall)); end end ``` 上述代码片段展示了如何创建一个名为 `calculate_f1` 的函数用于接收两个参数——实际标签数组以及模型产生的预测标签数组，并返回相应的F1得分作为输出结果。

阅读全文