sklearn.metrics【指標】
【分類指標】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲線下的面積;較大的AUC代表了較好的 ...
原文：Sklearn.metrics類的學習筆記----Classification metrics
關於分類問題的metrics有很多，這里僅介紹幾個常用的標准。 .Accuracy score 准確率 假設真實值為 y ，預測值為 hat y ，則Accuracy score的計算公式為： accuracy y, hat y dfrac m displaystyle sum i m y i hat y i ，舉例說明： 參數解釋： 加入參數normalize False后，計算的是預測正確的個 ...
2018-11-07 13:35 0 1627 推薦指數：
相關推薦
sklearn中的metrics模塊中的Classification metrics
metrics是sklearn用來做模型評估的重要模塊，提供了各種評估度量，現在自己整理如下： 一.通用的用法：Common cases: predefined values 1.1 sklearn官網上給出的指標如下圖所示： 1.2除了上圖中的度量指標以外，你還可以自定義一些 ...
sklearn.metrics中的評估方法
：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
Python Sklearn.metrics 簡介及應用示例
Python Sklearn.metrics 簡介及應用示例 利用Python進行各種機器學習算法的實現時，經常會用到sklearn（scikit-learn）這個模塊/庫。 無論利用機器學習算法進行回歸、分類或者聚類時，評價指標，即檢驗機器學習模型效果的定量指標，都是一個不可避免且十分重要 ...
sklearn.metrics 模型評估指標
1.accuracy_score(y_true,y_pre)：准確率 總的來說就是分類正確的樣本占總樣本個數的比例，數據越大越好， 但是有一個明顯的缺陷，即是當不同類別樣本 ...
sklearn.metrics中的評估方法
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 ...
sklearn.metrics中的confusion_matrix、ROC、AUC指標
1.confusion_matrix 理論部分見https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classification_report y_true和y_pred的shape=(N ...
sklearn.metrics.classification_report分類模型評估
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 ...