Python3写精确率(precision)、召回率(recall)以及F1分数(F1_Score)

1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN

先看四个概念定义： 
- TP，True Positive 
- FP，False Positive 
- TN，True Negative 
- FN，False Negative

如何理解记忆这四个概念定义呢？

举个简单的二元分类问题 例子：

假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？

如果判定是垃圾邮件，那就是做出（Positive）的判定； 
如果判定不是垃圾邮件，那就做出（Negative）的判定。

True Positive(TP)：预测为正，判断正确；
False Positive(FP)：预测为正，判断错误；
True Negative(TN)：预测为负，判断正确；
False Negative(FN)：预测为负，判断错误。

代码实现：

import numpy as npy_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0])
y_pred = np.array([1, 1, 1, 0, 0, 1])#true positive
TP = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true,1),np.equal(y_pred,1)))
print(TP)#false positive
FP = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true,0),np.equal(y_pred,1)))
print(FP)#true negative
TN = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true,1),np.equal(y_pred,0)))
print(TN)#false negative
FN = np.sum(np.logical_and(np.equal(y_true,0),np.equal(y_pred,0)))
print(FN)

2. Precision、Recall、Accuracy、Error rate、F1 Score（F Score，F Measure）

五个概念定义：

- precision = TP / (TP + FP)
- recall = TP / (TP + FN)
- accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
- error rate =  (FN + FP) / (TP + FP + TN + FN)
- F1 Score = 2*P*R/(P+R)，其中P和R分别为 precision 和 recall

为什么要有F1 Score?也称F1 Measure，这是因为通常情况下，precision高的话，recall就会低；precision低的时候，recall往往比较高。为了权衡这种关系(tradeoff)，所以有了F值。

当=1时候，也就是我们常说的F1 Score。

此外，还有TPR（True Positive Rate，纵轴）与FPR（False Positive Rate，横轴）构成的ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，以及AUC（Area Under Curve），即ROC曲线下面的面积。
- TPR = Recall = TP / (TP + FN)
- FPR = FP / (TN + FP)

还有Precision（纵轴）和Recall（横轴）形成的PR曲线

代码实现：

#请先安装sklearn、numpy库
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
import numpy as npy_true = np.array([[0, 1, 1],[0, 1, 0]])
y_pred = np.array([[1, 1, 1],[0, 0, 1]])y_true = np.reshape(y_true, [-1])
y_pred = np.reshape(y_pred, [-1])p = precision_score(y_true, y_pred, average='binary')
r = recall_score(y_true, y_pred, average='binary')
f1score = f1_score(y_true, y_pred, average='binary')print(p)
print(r)
print(f1score)

3.在推荐系统里实现precision、recall以及F1 Score：

R(u)表示根据用户在训练集上的行为给用户做出的Top-n推荐列表，

T(u)表示系统向用户推荐物品后，用户实际选择的物品集

def Precision_Recall_F1Score(train,test,N):hit = 0n_recall = 0n_precision = 0for user in train.keys():tu = test[user]rank = Recommend(user,N)for item ,pui in rank:if item in tu:hit += 1n_recall += len(tu)n_precision += Nrecall = hit / (1.0 * n_recall)precision = hit / (1.0 * n_precision)F1 = (2 * precision * recall) / (precision + recall)return [precision, recall, F1]

其中Recommend()函数为推荐算法，本文仅给出使用precision，recall以及F值来作为评测指标的代码实现部分

参考文献：

[1] https://www.cnblogs.com/jiangyi-uestc/p/6044282.html

[2] https://blog.csdn.net/blythe0107/article/details/75003890

[3] 项亮，陈义，王益，推荐系统实践[M]. 河北：人民邮电出版社, 2012:26-43