Generate a random multilabel classification problem. For each sample, the generative process is: pick the number of labels: n ...
sklearn.datasets.make classification n samples ,n features ,n informative , n redundant , n repeated ,n classes ,n clusters per class ,weights None, flip y . ,class sep . ,hypercube True,shift . ,scal ...
2018-04-02 21:26 0 6384 推荐指数:
Generate a random multilabel classification problem. For each sample, the generative process is: pick the number of labels: n ...
make_classification创建用于分类的数据集,官方文档 例子: ### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification ...
一、介绍 scikit-learn 包含各种随机样本的生成器,可以用来建立可控制大小和复杂性的人工数据集。 make_blob() —— 聚类生成器 make_classification() —— 单标签分类生成器 make_multilabel_classification ...
度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义; make_sc ...
sklearn.metrics.classification_report()模型评估的一种,输出一个报告 参数说明 y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,需要评估的标签名 ...
关于分类问题的metrics有很多,这里仅介绍几个常用的标准。 1.Accuracy score(准确率) 假设真实值为\(y\),预测值为\(\hat{y}\),则Accuracy score的 ...
from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 ...
参考:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数原型:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...