from time import time from sklearn.metrics import f1_score def train_classifier(clf, X_train, y_train): ''' 训练模型 ''' # 记录训练时长 start = time() clf.fit(X_train, y_train) end = time() print("训练时间 {:.4f} 秒".format(end - start)) def predict_labels(clf, features,...
print(f1_score(preditions, y_test, average='micro')) 复制代码 0.9701492537313433 复制代码 哇,测试数据集上的 F1 分数与我们使用网格搜索时的分数完全相同。查看模型: 贝叶斯超参数优化 前两种算法有一点很棒,那就是使用各种超参数值的所有实验都可以并行运行。这可以为我们节省很多时间。然而这也是它们最大的...
python实现 importnumpyasnpimportcv2importos"""混淆矩阵P\L P NP TP FPN FN TN"""# 获取颜色字典# labelFolder 标签文件夹,之所以遍历文件夹是因为一张标签可能不包含所有类别颜色# classNum 类别总数(含背景)defcolor_dict(labelFolder,classNum):colorDict=[]# 获取文件夹内的文件名ImageNameList=os.listdir(...
1、混淆矩阵 在分类任务下,预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合,构成混淆矩阵(适用于多分类) 2、准确率、精确率、召回率、F1-score 准确率:score = estimator.score(x_test, y_test) #比对预测值与真实值,判断正确的概率; 精确率 precision:预测结果为正例样本中真实...
本Chat 采用 Python 编程语言,使用 人工智能建模平台 Mo 作为在线开发环境进行编程,通过获取 2000 年到 2018 年共 19 年英超的比赛数据,然后基于监督学习中逻辑回归模型、支持向量机模型和 XGBoost 模型,对英超比赛结果进行预测。 下面我们一起来看看预测英超比赛结果的机器学习步骤: 主要流程步骤 获取数据和读取数据的...
本系列主要是利用Python进行数据采集、清洗、预处理和利用机器学习算法对数据进行建模分析,帮助建立数据分析的流程,理解机器学习算法的应用方法。由于金融数据是相对而言较为方便获取的数据,数据类型丰富,此系列以金融数据为例,进行案例分析。 本系列前文中,已经就如何获取数据,数据的存储与读取,数据的初步处理和可视化,数...
本Chat 采用 Python 编程语言,使用人工智能建模平台 Mo作为在线开发环境进行编程,通过获取 2000 年到 2018 年共 19 年英超的比赛数据,然后基于监督学习中逻辑回归模型、支持向量机模型和 XGBoost 模型,对英超比赛结果进行预测。 下面我们一起来看看预测英超比赛结果的机器学习步骤: ...
在上述代码中,我们使用了sklearn库中的f1_score函数来计算F1分数。其中,true_labels是真实标签的列表,pred_labels是模型预测的标签的列表。average参数设置为'weighted',表示计算加权平均的F1分数。 至于PyTorch中的F1分数计算函数,目前官方库中并没有直接提供。因此,我们使用了sklearn库中的函数来实现。 对于多类分...
本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现。 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度。
基于Python实现五大常用分类算法! 实现分类的算法,特别是在具体实现中,被称为分类器。本文将从实际应用案例出发,总结性介绍几种常用的单模型分类器。原理和代码均在文中,内容较长,建议收藏,后面需要用到时方便查看。 一般应用分类分析用于提炼应用规则 利用构建算法过程中的分类规则;...