Generate a random multilabel classification problem. For each sample, the generative process is: pick the number of labels: n ...
sklearn.datasets.make classification n samples ,n features ,n informative , n redundant , n repeated ,n classes ,n clusters per class ,weights None, flip y . ,class sep . ,hypercube True,shift . ,scal ...
2018-04-02 21:26 0 6384 推薦指數:
Generate a random multilabel classification problem. For each sample, the generative process is: pick the number of labels: n ...
make_classification創建用於分類的數據集,官方文檔 例子: ### 創建模型 def create_model(): # 生成數據 from sklearn.datasets import make_classification ...
一、介紹 scikit-learn 包含各種隨機樣本的生成器,可以用來建立可控制大小和復雜性的人工數據集。 make_blob() —— 聚類生成器 make_classification() —— 單標簽分類生成器 make_multilabel_classification ...
度量指標:通過sklearn.metrics.make_scorer()方法進行定義; make_sc ...
sklearn.metrics.classification_report()模型評估的一種,輸出一個報告 參數說明 y_true:1 維數組,真實數據的分類標簽 y_pred:1 維數組,模型預測的分類標簽 labels:列表,需要評估的標簽名 ...
關於分類問題的metrics有很多,這里僅介紹幾個常用的標准。 1.Accuracy score(准確率) 假設真實值為\(y\),預測值為\(\hat{y}\),則Accuracy score的 ...
from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 樣本個數 n_features=25, # 特征個數 n_informative=3, # 有效特征個數 ...
參考:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函數原型:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...