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scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

错误的范围可能高达 100%,具体取决于数据集中的类别数量。这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均 F1 指标,从而可能导致对分类器性能的误判,甚至可能带来一些安全风险。...F1 分数是查准率和召回率的调和平均值。...问题原因:在计算 F1 分数时,如果某个类别的查准率和召回率都为 0,那么根据 zero_division 参数的设定,F1 分数可能被赋值为 1.0 或 np.nan,而非正确的 0.0。...检测这个错误的方法:如果想要确定某个 F1 分数计算是否受到这个错误的影响,可以先使用 classification_report() 函数进行 F1 分数的计算。...如果存在任何一个类别的查准率和召回率都为 0,而对应的 F1 分数为 1.0 或 nan,那么这个 F1 分数的计算就是错误的。

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    Python numpyf2py链接库

    1、问题背景用户在使用 Python 的 numpy/f2py 模块将 FORTRAN 程序包装成 Python 模块时遇到了问题。...在链接 FORTRAN 程序中用到的外部库时,遇到了错误信息:gfortran:f77: /var/folders/46/l1mrxgls07s6tpwb6tgpvhpr0000gn/T/tmpPCM7Ne...如果在任何指定目录中都找不到库文件,则返回 None。实现该方法的一种方法是使用 os.listdir() 函数获取目录中的所有文件列表,然后检查每个文件是否与库文件名称匹配。...重新编译的步骤如下:确保已安装 f2py 模块。在终端中导航到 f2py 源代码目录。...运行以下命令:python setup.py build运行以下命令:python setup.py install重新编译 f2py 可执行文件后,您应该能够在没有错误的情况下链接外部库。

    7010

    python执行系统命令的方法

    bufsize指定了文件期望的buffer大小,0意味着不是用buffer,1意味着line buffered(行缓冲),负值意味着使用系统默认行为,正值意味着按设定的num值开辟buffer空间;一般终端相关的设备输出用行缓冲...例: >>> f=os.popen('ls /tmp')             >>> f.readlines() ['hsperfdata_root\n', 'supervisor.sock\n',...他可以与新建进程的输入/输出/错误管道联通,并可以获得新建进程执行的返回状态等。使用subprocess模块主要目的就是来替代之前的os,popen,commands等函数或模块。...652    4161\n'] 四,commands commands模块用于执行以字符串形式指定的简单系统命令,并将其输出以字符串形式返回,仅使用于unix系统。...第一种: getoutput(cmd) 在shell中执行cmd,返回包含命令标准输出和标准错误流的字符串。

    3.9K20

    Android源码编译出错No rule to make...

    紧接着编译的时候报错让我实在不可理解 bootable/bootloader/lk/AndroidBoot.mk:98: warning: overriding commands for target...=1 DEFAULT_UNLOCK=true make[1]: Entering directory `/home/zhangruifang/R3/android/bootable/bootloader...看错误的意思是说无法创建一个文件,因为他所依赖的文件找不到。 不知道是不是因为我把硬盘重新挂载的原因,待解决,我打算删了out重新编译,明天大概会出结果,希望一切顺利。。。。...~~恩果然删了out好使,该错误没有出现,紧接着编译出现别的错误 问题3,编译时出现如下错误:/bin/base/ m4  command not found 解决方案,既然是命令找不到还好说,可以进行安装...bash:prebuilts/misc/linux-x86/bison/bison : No such file or directory 解决方案 问题5,/bin/bash xmllint命令找不到

    2.5K70

    知识总结:模型评估与选择检验误差与过拟合模型的选择错误率精度查全率、查准率、F1 对于二分问题

    检验误差与过拟合 1、错误率:分类错误的样本数a占总样本数m的比例  E=a/m 2、精度:1-E=1-(a/m) 误差:学习器预测输出与样本的真实输出之间的差异叫“误差”。...模型的选择 1、理想方案: 对候选模型的泛化误差进行评估,选择泛化误差最小的模型。 通常泛化误差无法直接获得,而训练误差又存在过拟合现象。...2、评估方法 需要用测试集来测试学习器在新的样本上的预测能力,通过“测试误差” 来近似“泛化误差” 3、交叉验证法 先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,即D=D1∪D2.......每次用k-1个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试集;这样 就获得K组训练/测试集,从而可以进行k次训练和测试,最终返回的就是 k个测试结果的均值。...5、性能度量 即模型泛化能力的衡量 错误率 精度 查全率、查准率、F1 对于二分问题 根据真实样本和分类器的预测可以分为: 真正例TP、假正例FP、真反例TN、假反例FN 查准率P=TP/TP+FP 查全率

    1.2K90

    【Linux】项目自动化构建工具-makeMakefile 详解

    1. 什么是make和Makefile? make 是一种控制程序生成的工具,它读取一个名为Makefile(或makefile,不区分大小写)的文件,并根据文件中的指令执行相应的命令。...Makefile 是一个文本文件,其中包含了一系列的规则(rules)、目标(targets)、依赖(dependencies)和命令(commands)。...一个工程中的源文件不计数,其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中,makefile定义了一系列的规则来指定,哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作。...命令(commands):生成目标需要执行的Shell命令,前面通常需要一个制表符(Tab)开头。...,比如最后被依赖的文件找不到,那么make就会直接退出,并报错。

    30810

    PowerShell系列(十一):PowerShell Cmdlet高级参数介绍(一)

    1、什么是高级参数所谓的高级参数就是针对那些可以完成执行命令之外还可以提供其他高级功能的参数(比如显示执行命令的信息、针对错误信息的处理方式、命令出现警告情况的处理方式等等)。...然后再执行remove-item 端午节2.txt -ErrorAction Continue输出如下错误信息remove-item : 找不到路径“D:\logs\端午节2.txt”,因为该路径不存在...所在位置 行:1 字符: 1+ remove-item 端午节2.txt -ErrorAction Continue+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~...再执行$Error命令$Error输出了错误信息remove-item : 找不到路径“D:\logs\端午节2.txt”,因为该路径不存在。...所在位置 行:1 字符: 1+ remove-item 端午节2.txt -ErrorAction Continue+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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