原文:基於sklearn的常用分類任務指標Python實現

基於sklearn的常用分類任務指標Python實現 一 摘要 分類任務常用指標包含混淆矩陣 每類分類精度 平均分類精度 總體分類精度 f score等。 Python的sklearn.metrics 模塊覆蓋了分類任務中大部分常用的驗證指標, 本文選擇其中幾種評價指標展示代碼片段,供讀者使用。 基於tensorflow . 與mnist數據集做demo展示並列舉實驗結果。 文末附有sklearn ...

2017-03-12 20:01 0 18908 推薦指數:

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深度學習分類任務常用評估指標

摘要:這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用、實用技巧、原理機制等方面,希望對大家有所幫助。 本文分享自華為雲社區《深度學習分類任務常用評估指標》,原文作者:lutianfei 。 這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用 ...

Fri Jun 25 19:50:00 CST 2021 0 377
sklearn實現分類任務(OVR和OVO)

sklearn實現分類任務(OVR和OVO) 1、OVR和OVO是針對一些二分類算法(比如典型的邏輯回歸算法)來實現分類任務的兩種最為常用的方式,sklearn中專門有其調用的函數,其調用過程如下所示: 實現結果如下所示: ...

Wed Aug 14 18:52:00 CST 2019 0 2448
python實現分類評價指標

1、什么是多分類? 參考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 針對多類問題的分類中,具體講有兩種,即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分類任務中 ...

Mon Sep 21 00:48:00 CST 2020 0 4653
sklearn工具-分類器評估指標

分類器性能評估指標 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准確率和混淆矩陣 二、損失函數 Loss Function ...

Fri Jun 19 07:17:00 CST 2020 0 593
[python機器學習及實踐(3)]Sklearn實現K近鄰分類

1.KNN算法介紹 KNN算法的思想:在訓練集中數據和標簽已知的情況下,輸入測試數據,將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較,找到訓練集中與之最為相似的前K個數據,則該測試數據對應的類別就是K個數據中出現次數最多的那個分類。 其算法的描述為: 1)計算測試數據與各個訓練數據之間 ...

Wed Jul 18 20:36:00 CST 2018 0 1364
python+sklearn實現決策樹(分類樹)

整理今天的代碼…… 采用的是150條鳶尾花的數據集fishiris.csv df.iloc[rows, columns]取出符合條件的列。查看數據讀取是否正確(關於pandas使用最熟練的一條… ...

Tue Jul 21 07:27:00 CST 2020 0 6473
Sklearn對多分類的每個類別進行指標評(P R)

Sklearn中的召回度和精准度函數   在上一篇博文中已經介紹過了精准度和召回度的定義,以及該如何利用混淆矩陣來進行計算。這一章節將會利用sklearn的包來直接計算出分類(多分類和二分類)的召回度和精准度。主要是采用sklearn.metrics中的classification_report ...

Tue Aug 17 03:19:00 CST 2021 0 127
 
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