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
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) #2 输出结果 2 recall_score :召回率=提取出的正确信息条数/样本中的信息条数。通俗地说,就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 klearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1,average='binary', sample_weight=None) 将一...
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....
accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …]) classification_report(y_true, y_pred[, …]) f1_score(y_true, y_pred[, labels, …]) fbeta_score(y_true, y_pred, beta[, labels, …]) hamming_loss(y_true, y_pred[, classes]) jaccard_similarity_score(y_true, y_pred[, …]) ...
在机器学习的分类任务中,绕不开准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),PR曲线,F1 score这几个评估分类效果的指标。而理解这几个评价指标各自的含义和作用对全面认识分类模型的效果有着重要的作用。 本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score, precision_score preds = [0, 1, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 2, 0, 1] trues = [0, 1, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 2, 1, 2] # 准确率 normalize=False则返回做对的个数 acc = accurac...
sklearn.metrics中accuracy_score函数用来判断模型预测的准确度。 ### 性能度量 from sklearn.metrics import accuracy_score # 准确率 accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred) print("accuarcy: %.2f%%" % (accuracy*100.0)) 5.特征重要性 xgboost分析了特征的重要程度,通过函数plot_importance绘制图片。
1.分类任务:对于分类任务,score函数通常会返回准确率(accuracy)。准确率是指模型正确预测的样本数与总样本数的比值。例如,如果模型在100个样本中正确预测了80个样本的分类,那么准确率为80%。 2.回归任务:对于回归任务,score函数通常会返回决定系数(coefficient of determination)。决定系数是用于度量回归模型的好坏的指...
基本用法 使用XGBClassifier非常直接,你只需要像使用sklearn中的其他分类器一样,传入训练数据、标签,然后调用fit方法进行训练。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 data = load_breast_cancer...