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【分类指标】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲线下的面积;较大的AUC代表了较好的 ...

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块，提供了各种评估度量，现在自己整理如下： 一.通用的用法：Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示： 1.2除了上图中的度量指标以外，你还可以自定义一些 ...

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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 ...

：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时，经常会用到sklearn（scikit-learn）这个模块/库。 无论利用机器学习算法进行回归、分类或者聚类时，评价指标，即检验机器学习模型效果的定量指标，都是一个不可避免且十分重要 ...

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的计算公式为： \(accuracy(y,\hat{y}) = \dfrac 1 m ...