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(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 ...

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 ...

【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 ...

1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...

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 ...

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 ...