指标

imblearn.metrics 模块包括评分函数、性能指标以及成对指标和距离计算。

分类指标

请参阅用户指南中的Metrics部分以获取更多详细信息。

classification_report_imbalanced(y_true, ...)	基于用于不平衡数据集的指标构建分类报告。
sensitivity_specificity_support(y_true, ...)	计算每个类别的灵敏度、特异性和支持度。
sensitivity_score(y_true, y_pred, *[, ...])	计算灵敏度。
specificity_score(y_true, y_pred, *[, ...])	计算特异性。
geometric_mean_score(y_true, y_pred, *[, ...])	计算几何平均数。
macro_averaged_mean_absolute_error(y_true, ...)	计算不平衡有序分类的宏平均MAE。
make_index_balanced_accuracy(*[, alpha, squared])	使用索引平衡准确率来平衡任何评分函数。

成对度量

请参阅用户指南中的Pairwise metrics部分以获取更多详细信息。

用于执行成对计算的指标。

ValueDifferenceMetric(*[, n_categories, k, r])

实现值差异度量的类。