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摘要

模型训练后需要评估模型性能，因此需要了解各种评估指标的具体用法和背后的数学原理，本博客以清晰的格式呈现分类任务评估指标的名称、调用示例、公式说明。

1. Accuracy Score

调用方式：

from sklearn.metrics import accuracy_score
acc = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

公式：

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

2. Balanced Accuracy

调用方式：

from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
bal_acc = balanced_accuracy_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, adjusted=False)

公式：

Balanced Accuracy = (Recall_Class1 + Recall_Class2 + … +Recall_ClassN) / N
调整后版本：BalancedAcc_adj = (BalancedAcc - 1/N) / (1 -1/N)

3. Brier Score Loss

调用方式：

from sklearn.metrics import brier_score_loss
brier = brier_score_loss(y_true, y_prob, sample_weight=None, pos_label=1)

公式：

Brier Score = 1/N * Σ(y_true_i - y_prob_i)^2

（适用于概率预测的校准度评估）

4. Cohen’s Kappa

调用方式：

from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
kappa = cohen_kappa_score(y1, y2, labels=None, weights=None, sample_weight=None)

公式：

κ = (p_o - p_e) / (1 - p_e) 其中 p_o 为观察一致率，p_e 为期望一致率

5. F1/F-beta Score

调用方式：

from sklearn.metrics import f1_score, fbeta_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted', zero_division=0)
fbeta = fbeta_score(y_true, y_pred, beta=0.5, average='macro')

公式：

Fβ = (1 + β²) * (precision * recall) / (β² * precision + recall) 当 β=1
时为 F1 Score

6. Hamming Loss

调用方式：

from sklearn.metrics import hamming_loss
hamming = hamming_loss(y_true, y_pred, sample_weight=None)

公式：

Hamming Loss = 1/N * Σ(预测错误的标签数 / 总标签数) （多标签任务专用）

7. Hinge Loss

调用方式：

from sklearn.metrics import hinge_loss
hinge = hinge_loss(y_true, pred_decision, labels=None, sample_weight=None)

公式：

Hinge Loss = max(0, 1 - y_true * pred_decision) 的平均值 （SVM模型常用）

8. Jaccard Score

调用方式：

from sklearn.metrics import jaccard_score
jaccard = jaccard_score(y_true, y_pred, average='samples')

公式：

Jaccard = TP / (TP + FP + FN)

即IOU，多用于图像分割评估

9. Log Loss

调用方式：

from sklearn.metrics import log_loss
logloss = log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, labels=None)

公式：

Log Loss = -1/N * Σ[y_true_i * log(y_pred_i) + (1-y_true_i) *log(1-y_pred_i)]

交叉熵损失，需概率预测输入

10. Matthews Correlation

调用方式：

from sklearn.metrics import matthews_corrcoef
mcc = matthews_corrcoef(y_true, y_pred, sample_weight=None)

公式：

MCC = (TPTN - FPFN) / √((TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN))

适用于类别不平衡的二分类

11. Precision

调用方式：

from sklearn.metrics import precision_score
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='weighted', zero_division=0)

公式：

Precision = TP / (TP + FP)

12. Recall

调用方式：

from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro', zero_division=0)

公式：

Recall = TP / (TP + FN)

13. Zero-One Loss

调用方式：

from sklearn.metrics import zero_one_loss
zero_one = zero_one_loss(y_true, y_pred, normalize=True)

公式：

Zero-One Loss = 1 - Accuracy

直接统计错误预测比例

关键参数说明

参数	说明
average	计算方式：None（各类单独计算）、‘micro’（全局统计）、‘macro’（各类平均）、‘weighted’（按支持数加权）
zero_division	处理除零情况：0（返回0）、1（返回1）或’warn’（返回0并警告）
sample_weight	样本权重数组
pos_label	指定正类标签（仅二分类有效）
labels	指定要评估的类别列表
beta	F-beta中召回率的权重（>1侧重召回率，<1侧重精确率）

可执行代码示例

以下程序采用常用的accuracy, precision, recall, f1对分类结果进行评估，注意替换下列文件夹，两个文件夹内均为8位单波段影像，采用相同命名。

• label_dir = ‘label’ # 替换为实际路径
• pred_dir = ‘pred’ # 替换为实际路径

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as pltdef load_images_and_labels(label_dir, pred_dir):"""读取标签图像和预测图像，假设它们的像素值代表类别标签。:param label_dir: 实际标签图像的文件夹路径:param pred_dir: 预测标签图像的文件夹路径:return: 实际标签和预测标签的列表"""labels = []preds = []# 获取文件列表label_files = sorted(os.listdir(label_dir))pred_files = sorted(os.listdir(pred_dir))# 遍历每个图像文件加载标签和预测for label_file, pred_file in zip(label_files, pred_files):label_path = os.path.join(label_dir, label_file)pred_path = os.path.join(pred_dir, pred_file)# 加载图像并转换为灰度label_img = Image.open(label_path).convert('L')  # 灰度图pred_img = Image.open(pred_path).convert('L')  # 灰度图# 假设灰度值代表类标签label = np.array(label_img)pred = np.array(pred_img)# 扁平化数组，以便计算评估指标labels.extend(label.flatten())preds.extend(pred.flatten())return np.array(labels), np.array(preds)def evaluate_model(labels, preds):"""计算模型的评估指标:param labels: 实际标签:param preds: 预测标签"""# 计算评估指标accuracy = accuracy_score(labels, preds)precision = precision_score(labels, preds, average='weighted', zero_division=0)recall = recall_score(labels, preds, average='weighted', zero_division=0)f1 = f1_score(labels, preds, average='weighted', zero_division=0)# 打印评估指标print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")print(f"Precision: {precision:.4f}")print(f"Recall: {recall:.4f}")print(f"F1 Score: {f1:.4f}")# 可选：绘制混淆矩阵from sklearn.metrics import confusion_matriximport seaborn as snscm = confusion_matrix(labels, preds)sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=np.unique(labels), yticklabels=np.unique(labels))plt.title('Confusion Matrix')plt.xlabel('Predicted')plt.ylabel('True')plt.show()if __name__ == "__main__":# 设置实际标签和预测标签的文件夹路径label_dir = 'label'  # 替换为实际路径pred_dir = 'pred'  # 替换为实际路径# 加载标签和预测数据labels, preds = load_images_and_labels(label_dir, pred_dir)# 评估模型evaluate_model(labels, preds)

输出结果：
Accuracy: 0.9681
Precision: 0.9686
Recall: 0.9681
F1 Score: 0.9683

绘制混淆矩阵：