在python中，当查全率和查准率为零时，一种绕过F1分数计算的方法？
在python中，当查全率和查准率为零时，一种绕过F1分数计算的方法？
提问于 2021-08-15 23:47:40
我正在尝试创建一个绘图图形，绘制每个时期的f1分数。我有一个计算F1分数的函数，但有时，我的模型的召回率和精确度在随机时期会达到零。这随后意味着整个F1分数变为零。我怎样才能避开这个问题呢？有没有一个占位符值我可以记下来，或者这个图是不是直接归零了？我怎么能用python编写代码呢？
代码：
precision_nums = [0.5146262049674988,
0.6140350699424744, 0.0, 0.6796116232872009, 0.5716332197189331, 0.7028985619544983,
0.7329059839248657, 0.7030965685844421, 0.709796667098999, 0.6807432174682617, 0.708791196346283,
0.7094972133636475, 0.7105262875556946, 0.7118958830833435, 0.7184466123580933, 0.7184466123580933,
0.7025089859962463]
recall_nums = [0.5146262049674988,
0.6140350699424744, 0.0, 0.6796116232872009, 0.5716332197189331, 0.7028985619544983,
0.7329059839248657, 0.7030965685844421, 0.709796667098999, 0.6807432174682617, 0.708791196346283,
0.7094972133636475, 0.7105262875556946, 0.7118958830833435, 0.7184466123580933, 0.7184466123580933,
0.7025089859962463]
def f1_score_computation(precision, recall):
f1_score_list = []
for (precision_score, recall_score) in zip(precision, recall):
f1_score_list.append(2 * ((precision_score * recall_score) / (precision_score + recall_score)))
return f1_score_list
f1_score_computation(precision_nums, recall_nums)回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-08-16 01:55:20
你可以自己处理异常。
def f1_score_computation(precision, recall):
f1_score_list = []
for (precision_score, recall_score) in zip(precision, recall):
try:
f1_score_list.append(2 * ((precision_score * recall_score) / (precision_score + recall_score)))
except ZeroDivisionError:
f1_score_list.append(np.nan)
return f1_score_list每当你被零除时，这将返回np.nan。绘图库可以很好地处理nan。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68796138
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