R 不止一種定義方式,這里是scikit learn中所使用的定義。 As such variance is dataset dependent, R may not be meaningfully comparable across different datasets. Best possible score is . and it can be negative because the m ...
2020-11-21 17:12 0 618 推薦指數:
回歸模型的性能的評價指標主要有:RMSE(平方根誤差)、MAE(平均絕對誤差)、MSE(平均平方誤差)、R2_score。但是當量綱不同時,RMSE、MAE、MSE難以衡量模型效果好壞。這就需要用到R2_score,實際使用時,會遇到許多問題,今天我們深度研究一下。 預備知識 搞清楚 ...
簡單代碼 解釋 其中 y_test: 真實的數據集切分后的測試y的值 y_predict: 預測值 avarage: 數值計算的兩種不同方式 f1_score 計算公式 意義 sklearn中的使用 導入: from sklearn ...
sklearn.linear_model.LinearRegression.score Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined ...
參數 estimator:數據對象 X:數據 y:預測數據 soring:調用的方法cv:交叉驗證生成器或可迭代的次數 n_jobs:同時工作的cpu個數(-1代表全部)verbose ...
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 ...
https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/104813830 sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比較 程大海 2020-03-12 11:02:36 8444 收藏 21分類專欄 ...
為什么roc_auc_score()和auc()有不同的結果? auc():計算ROC曲線下的面積.即圖中的area roc_auc_score():計算AUC的值,即輸出的AUC 最佳答案 AUC並不總是ROC曲線下的面積.曲線下面積是某個曲線下的(抽象)區域 ...