如何使用python计算精度，召回率和F分数？

问题描述：

labelTrainData.csv用于训练分类器以预测Testdata.csv的情感。最后我得到了BagOfCentroids.csv。如何使用python计算精度，召回率和F分数？

labelTrainData.csv

id sentiment Tweet 
1 0   tweet_1 
2 1   tweet_2 
3 0   tweet_3

Testdata.csv

id  Tweet 
1  tweet_1 
2  tweet_2 
3  tweet_3

BagOfCentroids.csv

id  sentiment 
1  0 
2  1 
3  1

为了计算bove的指标，我正在尝试这个，

print 'Sentiment precision:' 

nltk.metrics.precision(BagOfCentroids['sentiment'], Testdata['sentiment']) 

print 'sentiment recall:' 

nltk.metrics.recall(BagOfCentroids['sentiment'], Testdata['sentiment']) 

print 'sentiment F-measure:' 

nltk.metrics.f_measure(BagOfCentroids['sentiment'], Testdata['sentiment'])

有没有什么办法可以计算精度，回忆和F分数？

有什么问题吗？指定你正在尝试达到的目标以及迄今为止所尝试的，我们不能帮助你，否则 –

@AdamJaamour问题编辑 – Ankit

当你尝试这个时会发生什么？ – lenz

答

这篇文章会有所帮助：

TEXT CLASSIFICATION FOR SENTIMENT ANALYSIS – PRECISION AND RECALL

Detail about nltk.metrics package

这可能是因为一些进口问题

如何使用python计算精度，召回率和F分数？

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