测试数据的f1分数

Question

要获得交叉验证的最佳f1分数，我会这样做

grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid, cv=10, verbose=10, scoring='f1')
grid_result = grid_search.fit(X_train, y_train)

print("best parameters", grid_search.best_params_)
print('Best score : {}'.format(grid_search.best_score_))

但是对于测试分数，我还需要f1分数而不是准确度

print("Test Score",grid_search.best_estimator_.score(X_test,y_test.reshape(y_test.shape[0])))

是否有任何功能，例如我可以使用的f1_score()，或者我应该自己编写这个功能吗？

Answer 1

您可以使用以下方式计算f1分数：

• classification report （example here）

• Scikit-learn f1_score函数： （http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html）