原文: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的問題。因此,結合scikit learn主頁上的介紹,以及網上大神整理的一些資料,對常用的評價指標及其實現 ...

2019-07-26 17:02 0 5269 推薦指數:

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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 ...

Mon Aug 13 03:04:00 CST 2018 0 4932
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 ...

Thu Jul 09 01:06:00 CST 2020 0 1338
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 ...

Fri Feb 14 00:15:00 CST 2020 2 6278
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。 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 ...

Wed Nov 07 21:35:00 CST 2018 0 1627
 
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