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from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support | |
def compute_metrics(preds, labels): | |
""" | |
Calcule les métriques de classification à partir des prédictions du modèle | |
et des labels de vérité terrain (vrais). | |
Args: | |
preds (array-like): Les classes prédites par le modèle (entiers). | |
labels (array-like): Les vraies classes associées aux exemples (entiers). | |
Returns: | |
dict: Dictionnaire contenant les métriques suivantes : | |
- "accuracy" : exactitude globale des prédictions | |
- "f1" : score F1 pondéré (par classe) | |
- "precision" : précision pondérée | |
- "recall" : rappel pondéré | |
""" | |
#Calcule précision, rappel et F1 pondérés selon la taille de chaque classe | |
precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(labels, preds, average='weighted') | |
#Calcule l'accuracy brute | |
acc = accuracy_score(labels, preds) | |
return { | |
"accuracy": acc, | |
"f1": f1, | |
"precision": precision, | |
"recall": recall | |
} | |