查看sklearn支持的評價指標: import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
在sklearn中包含四種評價尺度,分別為mean squared error mean absolute error explained variance score 和 r score。 均方差 mean squared error 平均絕對值誤差 mean absolute error 可釋方差得分 explained variance score explained variation m ...
2017-07-30 18:28 0 1382 推薦指數:
查看sklearn支持的評價指標: import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
sklearn中的指標都在sklearn.metric包下,與聚類相關的指標都在sklearn.metric.cluster包下,聚類相關的指標分為兩類:有監督指標和無監督指標,這兩類指標分別在sklearn ...
准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1(綜合Precision與Recall) ROC曲線 PR曲線 ...
按照推薦任務的不同,最常用的推薦質量度量方法可以划分為三類: (1)對預測的評分進行評估,適用於評分預測任務。 (2)對預測的item集合進行評估,適用於Top-N推薦任務。 (3)按排名列表對推薦效 ...
今天晚上,筆者接到客戶的一個需要,那就是:對多分類結果的每個類別進行指標評價,也就是需要輸出每個類型的精確率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。 對於這個需求,我們可以用sklearn來解決,方法並沒有難,筆者在此僅做記錄,供自己以后以及讀者參考 ...
機器學習中的評價指標--01 在機器學習中,性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵,通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標,如准確率,召回率,敏感度等等,但是性能指標常常因為不可微分,無法作為優化 ...