在二进制分类中,此函数等于jaccard_score 函数。 例子: >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> y_pred = [0, 2, 1, 3] >>> y_true = [0, 1, 2, 3] >>> accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 >>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2 在具有二进制标签指...
fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_score,roc_curve,auc,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix,accuracy_score 1.2 调用 SKlearn中F1、Acc、Recall都有现成的函数,直接调用即可。 调用示例如下: f1_score(y_true=target_list, y_pred=pred_list, average='macro')...
accuracy_score 精确性,模型评估指标之一 详细参数 class sklearn.linear_model.LogisticRegression (penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0,fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’warn’, max_iter=100,multi_class=’warn’, verbose=0, warm_...
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) ``` 在这个示例中,我们使用了sklearn内置的鸢尾花数据集,构建了一个高斯贝叶斯分类器,并计算了模型在测试集上的准确率。 高斯贝叶斯分类器适用于特征服从正态分布的情况,当特征之间满足独立性假设时效果最好。它对噪声和冗余特征具有一...
micro算法是指把所有的类放在一起算,具体到precision,就是把所有类的TP加和,再除以所有类的TP和FN的加和。因此micro方法下的precision和recall都等于accuracy。 使用sklearn计算的结果也是一样: >>>fromsklearn.metricsimportprecision_score>>>precision_score(y_true, y_pred, average="micro")0.6333333333333333 ...
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。
accuracy_score eg metrics.accuracy_score vs estimator.score accuracy_score vs cross_validate 常见参数说明🎈 cv n_informative ML@sklearn@ML流程Part2.1@载入数据集@模型评估 datasets@数据集的载入@生成 sklearn.datasets The sklearn.datasets module includes utilities to load datasets, including methods to...
具体来说,score函数会根据任务的不同,返回不同类型的分数: 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(...
用法: sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn') 计算精度。 精度是比率tp / (tp + fp),其中tp 是真阳性数,fp 是假阳性数。精度直观地是分类器不将负样本标记为正样本的能力。 最佳值为 1,最差...
print(clf.score(x_train,y_train)) print("训练集准确率:",accuracy_score(y_train,clf.predict(x_train))) print("测试集准确率:",accuracy_score(y_test,clf.predict(x_test))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.