機器學習sklearn（二十五）： 模型評估（五）量化預測的質量（二）分類指標
分類指標 sklearn.metrics 模塊實現了幾個 loss, score, 和 utility 函數來衡量 classification （分類）性能。 某些 metrics （指標）可能需要 positive class （正類），confidence values（置信度值 ...
原文：機器學習sklearn（二十四）： 模型評估（四）量化預測的質量（一）scoring 參數: 定義模型評估規則
有 種不同的 API 用於評估模型預測的質量: Estimator score method 估計器得分的方法 : Estimators 估計器 有一個score 得分 方法，為其解決的問題提供了默認的 evaluation criterion 評估標准 。 在這個頁面上沒有相關討論，但是在每個 estimator 估計器 的文檔中會有相關的討論。 Scoring parameter 評分參數 ...
2021-06-19 23:12 0 298 推薦指數：
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計算交叉驗證的指標 使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數據集上調用 cross_val_score 輔助函數。 下面的示例展示了如何通過分割數據，擬合模型和計算連續 5 次的分數（每次不同分割）來估計 linear kernel 支持向量機在 iris 數據集上的精度: 評分 ...
二、機器學習模型評估
二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...
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機器學習模型評估指標總結
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