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performance。 3.average_precision_score(y_true ...
原文：sklearn.metrics 模型評估指標
.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的比例非常不均衡時，占比大的類別往往成為影響准確率的最主要因素，就會出現准確率很高，但是auc卻很低的情況 樣本不均衡 參數如下： y true : 一維數組，或標簽指示符 稀疏矩陣，實際 正確的 標簽.y pred : 一維數 ...
2020-07-08 17:06 0 1338 推薦指數：
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