准确率、召回率、F1分数# 5. 模型训练与评估 def train_model(X, y): # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化分类器 models = { "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=1000), "Linear SVM": SVC(kernel='linear'), "KNN": KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) } # 交叉验证评估 for name, model in models.items(): scores = cross_val_score(model, X_scaled, y, cv=5, scoring='accuracy') print(f"{name} 平均准确率: {np.mean(scores):.3f} ± {np.std(scores):.3f}") # 选择最佳模型（示例返回SVM） best_model = SVC(kernel='linear').fit(X_scaled, y) return best_model, scaler这里把这三个评估都用上，每一个模型对应的准确率、召回率、F1分数都打印出来

<think>嗯，用户现在希望在他们提供的模型训练代码中，不仅显示准确率，还要显示召回率和F1分数。我需要回顾一下这些指标的定义和计算方法，以及如何在Python中实现它们。 首先，用户给出的代码使用了cross_val_score，并且只计算了准确率。现在需要扩展这个部分，同时获取三个指标：准确率、召回率和F1分数。这三个指标都是分类任务中常用的评估指标，尤其是在数据不平衡的情况下，准确率可能不太可靠，这时候召回率和F1分数更有参考价值。 准确率（Accuracy）是正确预测的样本数占总样本数的比例，计算公式是(TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)。召回率（Recall）也称为敏感度，是正确预测的正例占所有实际正例的比例，即TP/(TP + FN)。F1分数（F1 Score）是准确率和召回率的调和平均数，计算为2*(Precision*Recall)/(Precision + Recall)，其中Precision是TP/(TP + FP)。 在代码层面，原来的代码只用了scoring='accuracy'，现在需要同时计算这三个指标。在scikit-learn中，可以使用cross_validate函数，它允许指定多个评分指标，并且返回每个指标的分数。或者，继续使用cross_val_score，但需要多次调用，每次指定不同的评分标准。不过cross_validate会更高效，因为可以一次性获取多个指标的结果。 接下来，需要修改循环中的部分，将每个模型的三个指标都计算出来。同时，用户希望每个模型都打印出这三个指标的平均值和标准差。因此，可能需要将scoring参数设置为一个列表，包含'accuracy', 'recall', 'f1'，然后处理返回的结果。 另外，需要注意，对于多分类问题，召回率和F1分数可能需要指定平均方法，比如宏平均（macro）或加权平均（weighted）。用户的数据集可能是一个二分类或多分类的问题，但用户提供的代码中没有明确说明。因此，可能需要假设是二分类，或者使用默认的宏平均。但为了代码的通用性，可能需要添加average参数，或者根据实际情况处理。 在用户提供的代码中，使用了cross_val_score，这个函数在scoring参数为多个指标时可能不支持，因此需要使用cross_validate函数。例如，将： scores = cross_val_score(model, X_scaled, y, cv=5, scoring='accuracy') 改为： scoring = ['accuracy', 'recall_macro', 'f1_macro'] scores = cross_validate(model, X_scaled, y, cv=5, scoring=scoring) 然后从返回的scores字典中提取各个指标的结果。例如，scores['test_accuracy'], scores['test_recall_macro'], scores['test_f1_macro']。 然后计算每个指标的平均值和标准差，并按格式打印出来。 此外，用户可能希望每个模型的三个指标都显示出来，所以需要调整print语句，将每个指标的结果都包含进去。例如： print(f"{name} 准确率: {mean_acc:.3f} ± {std_acc:.3f}") print(f"{name} 召回率: {mean_recall:.3f} ± {std_recall:.3f}") print(f"{name} F1分数: {mean_f1:.3f} ± {std_f1:.3f}") 或者，将它们合并到一行显示，以保持输出简洁。 另外，用户原来的代码在最后选择了线性SVM作为最佳模型，但选择标准可能需要根据某个指标，比如F1分数，而不仅仅是准确率。可能需要调整选择最佳模型的逻辑，根据三个指标的综合表现，或者用户指定的某个指标来选择最佳模型。但用户当前的示例中是直接返回SVM，可能这部分需要保持原样，或者根据新的评估结果进行调整。不过用户的问题可能主要是修改评估部分，而模型选择部分可能暂时不需要改动，除非用户有特别说明。 另外，需要注意数据标准化是否适用于所有模型。例如，KNN通常对特征缩放敏感，而Logistic回归和SVM（线性核）也通常受益于标准化。因此，用户原来的标准化步骤是正确的。 总结修改步骤： 1. 在导入部分，可能需要导入cross_validate，但cross_validate属于sklearn.model_selection，而用户已经使用了cross_val_score，所以应该已经导入了该模块。 2. 修改模型评估部分，使用cross_validate代替cross_val_score，同时指定多个评分指标。 3. 对于每个模型，获取三个指标的结果，并计算均值和标准差。 4. 调整打印语句，输出每个模型的三个指标。 5. 确保选择最佳模型的逻辑是否需要调整，但根据用户当前的示例，可能保持选择SVM不变。 此外，用户可能需要考虑不同指标的平均方式，比如在多分类情况下，使用macro、micro还是weighted平均。假设用户的数据是二分类，或者用户希望使用宏平均，所以在scoring参数中使用'recall_macro'和'f1_macro'。如果用户的数据是多分类且类别不平衡，可能需要使用weighted平均。这部分需要根据具体情况调整，但用户可能需要明确的说明，或者在代码中添加参数控制。 例如，scoring参数可以是：'recall'（对于二分类默认使用binary），或者指定average方法。但为了代码的通用性，可能需要显式指定average参数，例如：scoring='recall_macro'。或者在代码中处理多分类的情况，但这可能比较复杂。 假设用户的数据是二分类，则使用'recall'和'f1'即可。但如果是多分类，可能需要调整。但用户的问题中没有明确说明，所以可能在代码中使用宏平均作为示例。 因此，修改后的代码可能如下： 在循环中： scoring = ['accuracy', 'recall_macro', 'f1_macro'] cv_results = cross_validate(model, X_scaled, y, cv=5, scoring=scoring) 然后提取每个指标： acc_scores = cv_results['test_accuracy'] recall_scores = cv_results['test_recall_macro'] f1_scores = cv_results['test_f1_macro'] 然后计算均值和标准差，并打印。 最后，关于选择最佳模型的部分，用户原来的代码是直接返回线性SVM，但可能需要根据评估结果选择最佳模型。例如，根据F1分数的平均值来选择最佳模型。这部分可能需要调整，但用户当前的示例中是硬编码返回SVM，所以可能需要保持原样，除非用户希望根据评估结果动态选择。 综上，最终的代码修改应包括使用cross_validate获取多个指标，计算并打印每个模型的三个指标，并可能调整最佳模型的选择逻辑。</think>以下是修改后的代码，增加召回率（Recall）和F1分数的评估，并对每个模型输出完整的三项指标： ```python # 5. 模型训练与评估 from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, recall_score, f1_score from sklearn.model_selection import cross_validate def train_model(X, y): # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化分类器 models = { "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=1000), "Linear SVM": SVC(kernel='linear'), "KNN": KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) } # 定义评估指标 scoring = { 'accuracy': make_scorer(accuracy_score), 'recall': make_scorer(recall_score, average='macro'), # 多分类使用宏平均 'f1': make_scorer(f1_score, average='macro') } # 交叉验证评估 for name, model in models.items(): cv_results = cross_validate(model, X_scaled, y, cv=5, scoring=scoring) # 提取并计算指标 acc = cv_results['test_accuracy'] rec = cv_results['test_recall'] f1 = cv_results['test_f1'] # 格式化输出 print(f"\n{name}:") print(f"准确率: {np.mean(acc):.3f} ± {np.std(acc):.3f}") print(f"召回率: {np.mean(rec):.3f} ± {np.std(rec):.3f}") print(f"F1分数: {np.mean(f1):.3f} ± {np.std(f1):.3f}") # 选择最佳模型（示例返回SVM） best_model = SVC(kernel='linear').fit(X_scaled, y) return best_model, scaler ``` ### 关键修改说明： 1. **评估指标扩展**： - 使用`cross_validate`代替`cross_val_score`，支持多指标并行计算 - 通过`make_scorer`明确定义三类指标的计算方式 - 对多分类问题采用`average='macro'`策略，保证各类别的平等权重 2. **输出格式优化**： ```shell Logistic Regression: 准确率: 0.852 ± 0.023 召回率: 0.841 ± 0.031 F1分数: 0.843 ± 0.027 ``` 3. **统计学表示**： - 均值±标准差 形式展示模型稳定性 - 保留3位小数保证可读性 ### 指标解释公式： - **准确率**（Accuracy）： $$ \text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} $$ - **召回率**（Recall）： $$ \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN} $$ - **F1分数**（F1-Score）： $$ F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} $$ 其中$\text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP}$ ### 实际应用建议： 1. 当数据类别不平衡时，应优先关注召回率和F1分数 2. 若标准差>0.05，说明模型稳定性需提升 3. 对比不同模型的三个指标时，建议使用**三维雷达图**可视化分析 是否需要进一步解释如何根据这些指标选择最终模型？或者需要添加其他评估指标如ROC-AUC？