1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部 ...

sklearn.linear_model.LinearRegression.score Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined ...

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 ...

在sklearn当中，可以在三个地方进行模型的评估 1：各个模型的均有提供的score方法来进行评估。 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的，不可改变，这种方法比较简单。这种方法受模型的影响， 2：用交叉验证cross_val_score，或者参数调试 ...

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 ...

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 ...

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 ...

一、Sklearn工具包介绍 　　scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。 　　官网：https ...