Wie berechnet man Precision, Recall und F-Score mit Python?

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Mit labelTrainData.csv wird der Klassifikator für die Vorhersage von Sentimenten von Testdata.csv trainiert. Endlich habe ich BagOfCentroids.csv.Wie berechnet man Precision, Recall und F-Score mit Python?

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

a zu berechnen, bove metrics, ich versuche dies,

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'])

Gibt es eine Möglichkeit, Precision, Recall und F-Score zu berechnen?

Quelle

2017-09-25 Ankit

was ist die Frage? Geben Sie an, was Sie versuchen zu erreichen und was Sie bisher versucht haben, können wir nicht anders ypu –

@AdamJaamour Frage bearbeitet – Ankit

Und was passiert, wenn Sie dies versuchen? – lenz