【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 ...
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:
【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 ...
:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
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 ...
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 ...
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 ...
1.confusion_matrix 理論部分見https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
二者ROC曲線下的面積大小,即比較AUC的大小,AUC值越大,性能越好。 3.sklearn中計算AUC ...
1 accuracy_score: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,但是它不能告訴你響應值的潛在分布,並且它也不能告訴你分類器犯錯的類型。常常誤導初學者:呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true ...