分类器评分指标F-score和精确率(Precision)

F-score 是 精确率(Precision)和召回率(Recall)评估指标的调和值

beta<1，表示越看中精确率（查准率）    

beta>1，表示越看中召回率（查全率） 

beta=1 ，表示两者都很重要

fbeta_score，参数1 真实值   参数2  预测值  一定不要写错，否则会算不准

示例：

 

1 # TODO：从sklearn中导入两个评价指标 - fbeta_score和accuracy_score
2 from sklearn.metrics import fbeta_score, accuracy_score
3 # TODO：计算在验证上的准确率
4 results['acc_val'] = accuracy_score(y_val,predictions_val)
5 # TODO：计算验证集上的F-score
6 results['f_val'] = fbeta_score(y_val,predictions_val,beta=0.5)