hihocoder 1522 : F1 Score
描述
小Hi和他的小伙伴们一起写了很多代码。时间一久有些代码究竟是不是自己写的,小Hi也分辨不出来了。
于是他实现了一个分类算法,希望用机器学习实现自动分类。
为了评价这个分类算法的优劣,他选出了N份有标记的代码作测试集,并决定用F1 Score作为评价标准。
给出N份代码的实际作者是不是小Hi以及分类算法预测的结果,请你计算F1 Score。
输入
第一行包含一个整数N。(1 <= N <= 1000)
以下N行每行包含两个字符(+或-)。第一个字符代表这份代码的实际作者是不是小Hi(+代表是,-代表不是),第二个代表预测的作者是不是小Hi(+代表是,-代表不是)。
输出
一个百分数,X%,代表答案,X保留两位小数。
样例输入
4
+ +
+ -
- +
- -
样例输出
50.00%
用F1-Score来作为评价标准,而F1-Score的定义可见http://www.cnblogs.com/weedboy/p/7072010.html
比较坑的是要注意分母为零的时候,precision和recall都为1,F1-Score的分母为0的时候,分母当成1来计算
ac代码:
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main()
{
int n;
double tp=,fp=,tn=,fn=;
char ans, pre;
cin >> n;
for (int i = ;i < n;i++)
{
cin >> ans >> pre;
if (ans == '+'&&pre == '+') tp++;
else if (ans == '+'&&pre == '-') fn++;
else if (ans == '-'&&pre == '-') tn++;
else if (ans == '-'&&pre == '+') fp++;
}
double p = (tp + fp)==?:tp / (tp + fp);
double r = (tp + fn)==?:tp / (tp + fn);
double res = (p + r)==? *p*r :*p*r /(p + r);
printf("%.2lf%s\n", res*,"%");
return ;
}
hihocoder 1522 : F1 Score的更多相关文章
- How to compute f1 score for each epoch in Keras
https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 https:// ...
- 机器学习中的 precision、recall、accuracy、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 ...
- 机器学习:评价分类结果(F1 Score)
一.基础 疑问1:具体使用算法时,怎么通过精准率和召回率判断算法优劣? 根据具体使用场景而定: 例1:股票预测,未来该股票是升还是降?业务要求更精准的找到能够上升的股票:此情况下,模型精准率越高越优. ...
- F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义
F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976 本篇博客可能会继续更新 最近在 ...
- 【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric
tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义, ...
- 机器学习--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score
当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释 ...
- 【笔记】F1 score
F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法,有个问题,毕竟是两个指标,有的时候这两个指标也会产生差异,对于不同的算法,精准率可能高一些,召回率 ...
- 机器学习笔记,使用metrics.classification_report显示精确率,召回率,f1指数
sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告.在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组 ...
- [吴恩达机器学习笔记]11机器学习系统设计3-4/查全率/查准率/F1分数
11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metr ...
随机推荐
- frameset测试
frame不能放在body标签内.指定name属性,为这一个框架指定名字,在html的a的target属性可以设为target="right"在该框架显示跳转的页面.(常用于后台管 ...
- sqlite3_get_table()
{ sqlite3 *db; char *errmsg=NULL; //用来存储错误信息字符串 char ret=0; int my_age=0; //类型根据要提取的数据类型而定 cha ...
- Ubuntu命令设置ip网关dns
本文系转载,介绍Ubuntu如何设置IP和网络来连接网络 如果是在虚拟机中使用Ubuntu,那么设置之前请先参照我的上一遍文章虚拟机Net方式设置连接外网中的网络设置部分,先设置好主机的网络,然后配置 ...
- Linux运维常用的几个命令介绍【转】
Linux运维常用的几个命令介绍 1. 查看系统内核版本 [root@funsion geekxa]# cat /etc/issue CentOS release 6.5 (Final) Kerne ...
- [How to] 使用HBase协处理器---Endpoint服务端的实现
1.简介 前篇文章[How to] 使用HBase协处理器---基本概念和regionObserver的简单实现中提到了两种不同的协处理器,并且实现了regionObserver. 本文将介绍如何使用 ...
- Python如何实现文本转语音
准备 我测试使用的Python版本为2.7.10,如果你的版本是Python3.5的话,这里就不太适合了. 使用Speech API 原理 我们的想法是借助微软的语音接口,所以我们肯定是要进行调用 相 ...
- DB2:FETCH FIRST 1 ROWS ONLY
DB2:FETCH FIRST ROWS ONLY,在Oracle中使用where rownum=1代替 DB2: SELECT INSTORAGENO FROM ( SELECT max(AUDIT ...
- 翻译:MLAPP(2.1节 概率概述)
笔者:尝试翻译MLAPP(Machine Learning: a Probabilistic Perspective)一书,供机器学习的学者参考,如有错误理解之处请指出,不胜感激!(如需转载,请联系本 ...
- TeX Live & TeXstudio 安装手记
数据库课上又看到了那位用 beamer 做 slides 的师兄,想到自己一拖再拖的LaTeX入门,决定赶快动手装个环境再说~在经过一番搜索和研究之后决定先在 windows 底下试用,选择 TeX ...
- AC日记——#2054. 「TJOI / HEOI2016」树
#2054. 「TJOI / HEOI2016」树 思路: 线段树: 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include < ...