https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 混淆矩阵说白了就是一张表格- 所有正确的预测结果都在对角线上，所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错 ...

1.accuracy_score (取值在0-1之间，值越大越好) 理解：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，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 sklearn形式 ...

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 ...

sklearn中的逻辑回归 目录 sklearn中的逻辑回归 1 概述 1.1 名为“回归”的分类器 1.2 为什么需要逻辑回归 1.3 sklearn中的逻辑回归 ...

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 ...

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中自带的回归算法 1. 算法 来自： https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外，skilearn中自带保存模型的方法，可以把训练完的模型在本地保存成.m文件，方法如下： skilearn保存模型 ...