:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
https: www.cnblogs.com mindy snail p .html .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误,因为他们呈现在对角线外面。 举个直观的例子 这个表格是一个混淆矩阵 正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是 ...
2020-02-13 16:15 2 6278 推荐指数:
:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
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 ...