在sklearn当中，可以在三个地方进行模型的评估 1：各个模型的均有提供的score方法来进行评估。 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的，不可改变，这种方法比较简单。这种方法受模型的影响， 2：用交叉验证cross_val_score，或者参数调试 ...

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部 ...

一、简介 sklearn.metrics中包含了许多模型评估指标，例如决定系数R2、准确度等，下面对常用的分类模型与回归模型的评估指标做一个区分归纳， 二、分类模型指标 1、准确率 　　分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉 ...

一、模型验证方法如下： 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率 ...

好记忆不如烂笔头，之前西瓜书这章也看过几次但还是掌握不够，今天又拿来翻翻顺便做个笔记； 　　前面写了几篇线性回归与逻辑回归的文章，是说模型训练的但是模型的性能怎样该怎么选择使用最小二乘法还是梯度下降法呢，我们总得要比较模型的性能再做选择吧；所以就有了这里所说的模型评估与选择； 既然是读书比较 ...

六、sklearn中的分类性能指标 　　机器学习中常使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估，我们需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准确度 precision_score 精准率 recall_score　　召回率 ...

一、Sklearn工具包介绍 　　scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。 　　官网：https ...

查看sklearn中所有的模型评估指标 ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy ...