本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.accuracy_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None)准确度分类得分。在多标签分类中,此函数计算子集精度:为样本预测的标签集必须与 y_true 中的相应标签集完全匹配。
print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.5 print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)) # 2 # 在具有二元标签指示符的多标签分类案例中 print(accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2))) # 0.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2....
kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportcohen_kappa_score y_true=[2,0,2,2,0,1]y_pred=[0,0,2,2,0,2]cohen_kappa_score(y_true,y_pred) . 二、...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score y_true=[1,0,1,1]y_pred=[0,0,1,0]# 错误的预测结果accuracy=accuracy_score(y_true,y_pred)# 计算准确性 1. 2. 3. 4. 5. 在上述代码中,y_true和y_pred的格式需要完全一致,否则将导致accuracy_score计算准确性时发生异常。 根因分析 造成以上错误的根本原...
通过查阅资料,我们知道svm算法在scikit-learn.svm.SVC下,所以: 算法位置填入:svm 算法名填入:SVC() 模型名自己起,这里我们就叫svm_model 套用模板得到程序如下: # svm分类器 fromsklearn.svmimportSVC fromsklearn.metricsimportaccuracy_score svm_model = SVC() ...
在Python中的sklearn中的metrics中有很多对于模型评估方法的选项,本篇文章主要介绍其中关于分类算法的模型评估,主要是记录有哪些方法,这些方法的数学含义,及如何用这种方法来评估模型。 在计算之前需要导入相应的函数库 #导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefrom...
它帮助我们了解模型的预测能力和实际应用的效果。在Python的Scikit-learn库中，score方法是一种非常常见的...
Sklearn代码调用如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportr2_score y_true=[1,2,4]y_pred=[1.3,2.5,3.7]r2_score(y_true,y_pred) 4.其他标准。 如F1 Score值,用于测量不均衡数据的精度。 过拟合问题:...
(X,y,test_size=0.20,random_state=70) k_means = cluster.KMeans(n_clusters=2) k_means.fit(X_train) print(k_means.labels_[:]) print(y_train[:]) score = metrics.accuracy_score(y_test,k_means.predict(X_test)) print('Accuracy:{0:f}'.format(score)) k_means.predict(X_test) ...
本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题，最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价...