:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_we ...
https: www.cnblogs.com mindy snail p .html .confusion matrix 利用混淆矩陣進行評估 混淆矩陣說白了就是一張表格 所有正確的預測結果都在對角線上,所以從混淆矩陣中可以很方便直觀的看出哪里有錯誤,因為他們呈現在對角線外面。 舉個直觀的例子 這個表格是一個混淆矩陣 正確的值是上邊的表格,混淆矩陣是下面的表格,這就表示,apple應該有兩個,但是 ...
2020-02-13 16:15 2 6278 推薦指數:
: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 ...
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 ...
【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 ...
1.confusion_matrix 理論部分見https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 2.classific ...
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 ...
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 ...
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 ...