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 ...

一、分类评估指标 准确率（最直白的指标）缺点：受采样影响极大，比如100个样本中有99个为正例，所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例，依然有99%的正确率适用范围：二分类（准确率）；二分类、多分类（平均准确率） 混淆矩阵 ...

查看sklearn中所有的模型评估指标 ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy ...

文章目录 机器学习模型评估 分类模型 回归模型 聚类模型 交叉验证中指定scoring参数 网格搜索中应用 机器学习模型评估 以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类 ...

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 ...

【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performance。 3.average_precision_score(y_true ...

一、模型验证方法如下： 通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率 ...

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