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...
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) pri...
0x06 模型评估(度量)Metrics 代码语言:javascript 复制 sklearn.metrics包含评分方法,性能度量,成对度量和距离计算。 6.1 分类结果度量 参数大多是y_true和y_pred。 代码语言:javascript 复制 accuracy_score: # 分类准确度 condusion_matrix : # 分类混淆矩阵 classification_report: # 分类报告 precision_recall_f...
含异质估计器VotingClassifier 首先将数据分成80:20的训练集和测试集,并引入metrics来计算各种性能指标。 from sklearn.datasets import load_iris (1) RandomForestClassifier 随机森林RandomForestClassifier通过控制n_estimators超参数来决定基估计器的个数,在这里是4棵决策树(森林由树组成);此外每棵树的最大树深为5...
sklearn.metrics:包括各种模型评估指标,如准确率、F1分数、ROC曲线等。 sklearn.model_selection:提供交叉验证、参数搜索和数据集分割的工具。 8模型保存模块(Model Saving): sklearn.externals.joblib:用于模型保存和加载的工具。 其他,集成学习模块 sklearn.ensemble: 这个模块包括集成学习方法,如随机森林、梯度提升、...
sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算。 分类结果度量 参数大多是y_true和y_pred。 accuracy_score:分类准确度 condusion_matrix :分类混淆矩阵 classification_report:分类报告 precision_recall_fscore_support:计算精确度、召回率、f、支持率 ...
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, ...
model.compile(loss=”categorical_crossentropy”, optimizer=”adam”, metrics=[“accuracy”]) model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) model.save(“existing_model”) 训练模型是一个处理器密集和高内存消耗的操作,我们可不希望每次运行程序时都要重新训练...
首先将数据分成80:20的训练集和测试集,并引入metrics来计算各种性能指标。 from sklearn.datasets import load_irisiris = load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import metricsX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], ...
sklearn.metrics模块提供了非常多的评估函数,这些函数可以接收真实结果和预测结果并直接输出得分,另一种方法是使用sklearn.metrics.make_scorer打包供scoring参数调用。 目录 Estimator score method Estimator score方法: estimator具有一个score方法,为它们所设计的问题提供默认的评估标准。这不在本页面中讨论,可以在每个es...