scikit-learn 中常用的評估模型
一，scikit-learn中常用的評估模型 1.評估分類模型： 2.評估回歸模型： 二、常見模型評估解析： •對於二分類問題，可將樣例根據其真實類別和分類器預測類別划分為：（T,F表示預測的正確與錯誤性，P,N表示預測的正類和負類） •真正 ...
原文：scikit-learn - 分類模型的評估 (classification_report)
使用說明 參數 sklearn.metrics.classification report y true, y pred, labels None, target names None, sample weight None, digits , output dict False y true： 維數組，真實數據的分類標簽 y pred： 維數組，模型預測的分類標簽 labels：列表，需要評估 ...
2019-06-18 17:59 1 4926 推薦指數：
相關推薦
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 ...
scikit-learn 多分類混淆矩陣
注：有些markdown語法沒渲染出來，可以簡書查看：scikit-learn 多分類混淆矩陣 前面 sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一個函數。看名字可知道是用來計算多標簽的混淆矩陣 ...
scikit-learn一般實例之八:多標簽分類
本例模擬一個多標簽文檔分類問題.數據集基於下面的處理隨機生成: 選取標簽的數目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,選取類別C:多項式(c~Multinomial,theta) 選取文檔長度:泊松(k~Poisson,length) k次,選取一個單詞:多項式 ...
用scikit-learn學習LDA主題模型
在LDA模型原理篇我們總結了LDA主題模型的原理，這里我們就從應用的角度來使用scikit-learn來學習LDA主題模型。除了scikit-learn, 還有spark MLlib和gensim庫也有LDA主題模型的類庫，使用的原理基本類似，本文關注於scikit-learn中LDA ...
scikit-learn模型參數保存和多分類策略（one vs one和one vs rest）
模型參數保存 方式1 使用 pickle 例如 >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datasets >>> clf = svm.SVC(gamma='scale ...
Scikit-Learn框架
1. Dataset scikit-learn提供了一些標准數據集（datasets），比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集，還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...
scikit-learn點滴
scikit-learn點滴 scikit-learn是非常漂亮的一個機器學習庫,在某些時候,使用這些庫能夠大量的節省你的時間,至少,我們用Python,應該是很難寫出速度快如斯的代碼的. scikit-learn官方出了一些文檔,但是個人覺得,它的文檔很多東西都沒有講清楚,它說算法原理 ...