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performance。 3.average_precision_score(y_true ...
原文：sklearn.metrics 模型评估指标
.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的比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素，就会出现准确率很高，但是auc却很低的情况 样本不均衡 参数如下： y true : 一维数组，或标签指示符 稀疏矩阵，实际 正确的 标签.y pred : 一维数 ...
2020-07-08 17:06 0 1338 推荐指数：
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