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计算logloss函数sklearn.metrics. classification.log loss 方法签名: 参数 y true,也就是测试集的标签列数据, 参数 y pred, 是模型对测试集的预测分数。 如果模型的预测分数 model.predict proba 结果为: 对应的测试集的标签为: 来计算logloss: 执行后报错: y score 中的概率传给logloss函数,它并不 ...
2021-01-04 16:46 0 365 推荐指数:
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AUC原理 一、AUC起源 AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在 machine learning文献中一统天下的标准:分类精度;在信息检索(IR ...
情形: 1. 对于一批分类变量,我们通常要评价两两之间的相关程度。 2. 因变量是分类变量,衡量其他分类变量和因变量的相关性高低。 来源:https://blog.csd ...
sklearn Table of Contents 1. Overview 2. Building Blocks 3. Supervised Learning 3.1. Support Vector ...
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频):http://dwz.date/b9vv python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15 ...
训练模型,生成树图 gini entropy 计算 importance,比较和模型生成权重的一致性 总结 计算特征 对不存度减少的贡献,同时考虑 节点的样本量 对于某节点计算(**criterion可为gini或entropy ...
决定系数R2 sklearn.metrics中r2_score 格式 sklearn.metrics.r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) R ...