https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩陣進行評估 混淆矩陣說白了就是一張表格- 所有正確的預測結果都在對角線上，所以從混淆矩陣中可以很方便直觀的看出哪里有錯 ...

1.accuracy_score (取值在0-1之間，值越大越好) 理解：分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解，但是它不能告訴你響應值的潛在分布，並且它也不能告訴你分類器犯錯的類型。 sklearn形式 ...

在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響， 2：用交叉驗證cross_val_score，或者參數調試 ...

1.介紹 有三種不同的方法來評估一個模型的預測質量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一個score方法，它提供了一個缺省的評估法則來解決問題。 Scoring參數：使用cross-validation的模型評估工具，依賴於內部 ...

sklearn中的邏輯回歸 目錄 sklearn中的邏輯回歸 1 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 1.2 為什么需要邏輯回歸 1.3 sklearn中的邏輯回歸 ...

一、模型驗證方法如下： 通過交叉驗證得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 對每個輸入數據點產生交叉驗證估計：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 計算並繪制模型的學習率 ...

六、sklearn中的分類性能指標 　　機器學習中常使用 sklearn 完成對模型分類性能的評估，我們需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准確度 precision_score 精准率 recall_score　　召回率 ...

一、sklearn中自帶的回歸算法 1. 算法 來自： https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外，skilearn中自帶保存模型的方法，可以把訓練完的模型在本地保存成.m文件，方法如下： skilearn保存模型 ...