pairwise_distance在sklearn的官網中解釋為“從X向量數組中計算距離矩陣”，對不懂的人來說過於簡單，不甚了了。 實際上，pairwise的意思是每個元素分別對應。因此pairwise_distance就是指計算兩個輸入矩陣X、Y之間對應元素的距離 ...

【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 ...

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 ...

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一、簡介 sklearn.metrics中包含了許多模型評估指標，例如決定系數R2、准確度等，下面對常用的分類模型與回歸模型的評估指標做一個區分歸納， 二、分類模型指標 1、准確率 　　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 ...

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的計算公式為： \(accuracy(y,\hat{y}) = \dfrac 1 m ...

注意多維數組 MAE 的計算方法 * multioutput='raw_values' 給出的是每列的 MAE multioutput=[0.3, 0.7] 給出的是加了 ...

：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...