sklearn.metrics.classification_report分类模型评估
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 ...
原文：量化预测质量之分类报告 sklearn.metrics.classification_report
classification report的调用为：classification report y true, y pred, labels None, target names None, sample weight None, digits , output dict False y true : 真实值y pred : 预测值 fraction of true positives false ...
2019-04-01 10:48 1 1201 推荐指数：
相关推荐
机器学习sklearn（二十五）： 模型评估（五）量化预测的质量（二）分类指标
分类指标 sklearn.metrics 模块实现了几个 loss, score, 和 utility 函数来衡量 classification （分类）性能。 某些 metrics （指标）可能需要 positive class （正类），confidence values（置信度值 ...
sklearn中的metrics模块中的Classification metrics
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 ...
Sklearn.metrics类的学习笔记----Classification metrics
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 ...
sklearn 学习之分类树
概要 基于 sklearn 包自带的 iris 数据集，了解一下分类树的各种参数设置以及代表的意义。 iris 数据集介绍 iris 数据集包含 150 个样本，对应数据集的每行数据，每行数据包含每个样本的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和样本的类别信息 ...
机器学习sklearn（二十四）： 模型评估（四）量化预测的质量（一）scoring 参数: 定义模型评估规则
有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion （评估标准）。 在这个页面 ...
sklearn之分类模型交叉验证
...