sklearn.metrics【指标】
【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 ...
原文：Python Sklearn.metrics 简介及应用示例
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的问题。因此，结合scikit learn主页上的介绍，以及网上大神整理的一些资料，对常用的评价指标及其实现 ...
2019-07-26 17:02 0 5269 推荐指数：
相关推荐
sklearn.metrics中的评估方法
：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
sklearn.metrics 模型评估指标
1.accuracy_score(y_true,y_pre)：准确率 总的来说就是分类正确的样本占总样本个数的比例，数据越大越好， 但是有一个明显的缺陷，即是当不同类别样本 ...
sklearn.metrics中的评估方法
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 ...
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.metrics中的confusion_matrix、ROC、AUC指标
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
[sklearn]性能度量之AUC值（from sklearn.metrics import roc_auc_curve）
二者ROC曲线下的面积大小，即比较AUC的大小，AUC值越大，性能越好。 3.sklearn中计算AUC ...
sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）
1 accuracy_score：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。常常误导初学者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true ...