简介:`sklearn.metrics`是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能,以便进行模型选择和调优。 一、sklearn.metrics模块概述 sklearn.metrics是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供...
同理,找到LR算法在sklearn.linear_model.LogisticRegression下,所以: 算法位置填入:linear_model 算法名填入:LogisticRegression 模型名叫做:lr_model。 程序如下: 套用模板得到程序如下: # LogisticRegression分类器 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn...
fromsklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris() fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearnimportmetrics X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris['data'],iris['target'],test_size=0.2) (1) RandomForestClassifier 随机森林RandomForestClassifier通过控制n_estimators...
scikit-learn 是一个非常强大的机器学习 Python 库。它是一个采用 新 BSD 许可协议(new BSD licence)(LCTT 译注:即三句版 BSD 许可证) 的自由开源软件。scikit-learn 提供了回归、分类、聚类和降维等当面的算法,如支持向量机(Support Vector Machine)(SVM)、随机森林、k-means 聚类等。 在下面关于 scikit-lea...
在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。 1 scikit-learn基础介绍 ...
SKLearn官网:https://scikit-learn.org/stable/[2] SKLearn的快速使用方法也推荐大家查看ShowMeAI的文章和速查手册 AI建模工具速查|Scikit-learn使用指南[3] 在SKLearn中,因为做了上层的封装,分类模型、回归模型、聚类与降维模型、预处理器等等都叫做估计器(estimator),就像在Python里『万物皆对象』,在SKLearn里...
scikit-learn实现了机器学习的大部分基础算法,让我们快速了解一下。 逻辑回归(官方文档) 大多数问题都可以归结为二元分类问题。这个算法的优点是可以给出数据所在类别的概率。 1 from sklearn import metrics 2 from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
sklearn.metrics中的评估指标有两类:以_score结尾的为某种得分,越大越好,以_error或_loss结尾的为某种偏差,越小越好。 常用的分类评估指标包括:accuracy_score,f1_score, precision_score,recall_score等。 常用的回归评估指标包括:r2_score,explained_variance_score等等。
scikit-learn实现了机器学习的大部分基础算法,让我们快速了解一下。 逻辑回归(官方文档) 大多数问题都可以归结为二元分类问题。这个算法的优点是可以给出数据所在类别的概率。 1 from sklearn import metrics 2 from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
scikit-learn基础介绍 估计器(Estimator) 可以直接理解成分类器 主要包含两个函数:fit(x,y) 和 predict(x),分别是训练和预测算法 模型流程: # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params() ...