from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 1. 加载数据iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 打印前5个样本数据和标签print("原始数据(前5个样本):")print(pd.DataFrame(X,...
accuracy =accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}") 精确率/召回率/F1 from sklearn.metricsimport precision_score, recall_score, f1_score precision =precision_score(y_test, y_pred) recall =recall_score(y_test, y_pred) f1 =f1_score(y_test, y_pred) print(f"...
accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = svm_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('在测试集上的精确度: %.4f'%accuracy2) 输出: 在训练集上的精确度: 0....
这意味着我们的pred和target_test数据集理论上应该是相同的(如果模型运行良好)。 这意味着为了证明模型的准确性,我们可以简单地比较pred和target_test之间的结果,这正是Sklearn 中的accuracy_score函数所做的。 问题2:使用模型的score方法和accuracy_score函数有什么区别? 这就是让我困惑的地方。您可以在单元格 97 ...
Accuracyonvalidation data:0.6224 Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) Keras 的准确性: score_Keras = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=200)print('Accuracy on validation data with Keras: '+ str(score_Keras[1])) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) ...
accuracy_score()函数用于计算分类模型的准确率。准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例。 函数签名如下: ```python 2. 代码示例 ```python 加载鸢尾花数据集 划分训练集和测试集 使用SVM分类器进行训练 预测测试集 计算准确率 在上述示例中,我们首先加载了鸢尾花数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后,...
常用的模型评估指标包括准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值、ROC曲线和AUC等。 以下是一些常用的模型评估指标函数: 准确率(accuracy):accuracy_score(y_true, y_pred) 精确率(precision):precision_score(y_true, y_pred) 召回率(recall):recall_score(y_true, y_pred) F1值(F1 ...
accuracy），即正确预测的样本数与总样本数的比例。对于回归任务，score通常是计算模型在测试集上的R平方...
accuracy_score 最常用的分类度量指标就是准确性,即正确预测的样本的分数,如下图所示: 我们可以从scikit-learn获得accuracy score,它以实际标签和预测标签作为输入: fromsklearn.metrics importaccuracy_score accuracy_score(df.actual_label.values,df.predicted_RF.values) ...
accuracy_score 最常用的分类度量指标就是准确性,即正确预测的样本的分数,如下图所示: 我们可以从scikit-learn获得accuracy score,它以实际标签和预测标签作为输入: from sklearn.metrics importaccuracy_score accuracy_score(df.actual_label.values,df.predicted_RF.values) ...