classification_report的调用为：classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False ...

使用说明 参数 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict ...

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 ...

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 ...

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 ...

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块，提供了各种评估度量，现在自己整理如下： 一.通用的用法：Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示： 1.2除了上图中的度量指标以外，你还可以自定义一些 ...

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、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 ...