在Python中使用mxnet.metricCompositeEvalMetric()生成复合评估度量指标

在Python中，我们可以使用mxnet.metric.CompositeEvalMetric()函数来创建复合评估度量指标。CompositeEvalMetric类提供了一种将多个度量指标组合在一起的方式，以便一次性计算它们的结果。

以下是使用mxnet.metric.CompositeEvalMetric()生成复合评估度量指标的示例代码：

import mxnet as mx
from mxnet import metric

# 创建两个度量指标对象
accuracy = metric.Accuracy()
f1_score = metric.F1()

# 创建复合评估度量指标
composite_metric = metric.CompositeEvalMetric()
# 将度量指标对象添加到复合评估度量指标中
composite_metric.add(accuracy)
composite_metric.add(f1_score)

# 定义预测和标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0.2, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9]

# 更新度量指标的结果
composite_metric.update(y_true, y_pred)

# 获取度量指标的结果
names, values = composite_metric.get()

# 打印度量指标的结果
for name, value in zip(names, values):
    print("%s: %f" % (name, value))

在上面的示例中，我们首先导入了mxnet.metric模块，并创建了两个度量指标对象：accuracy和f1_score，它们分别表示准确率和F1得分。

然后，我们创建了一个复合评估度量指标对象composite_metric，并将accuracy和f1_score添加到其中。

接下来，我们定义了预测和标签的列表y_true和y_pred。

然后，我们使用composite_metric.update()方法更新度量指标的结果，传入预测和标签列表。

最后，我们使用composite_metric.get()方法获取所有度量指标的结果，并逐个打印出来。

通过使用复合评估度量指标，我们可以一次性计算多个度量指标的结果，并方便地获取和使用这些结果。