1.1 R2求解方式一---从metrics调用r2_socre 1.2 R2求解方式二---从模型调用score 1.3 R2求解方式二---交叉验证调用scoring=r2 2. 校准决定系数Adjusted-R2 3.均方误差MSE(Mean Square Error) 4.均方根误差RMSE(Root Mean ...
1.3 R2求解方式二---交叉验证调用scoring=r2 from sklearn.model_selection import cross_val_scorer2 = cross_val_score(linear,x_test,y_test,cv=10,scoring="r2").mean() # 求的值n次交叉验证后r2的均值r2 0.3803655235719364 2. 校准决定系数Adjusted-R2 校正决定系数是指决定系数R可以用来评价回归方程的...
计算方式:通过sklearn.metrics中的r2_score函数计算。 三、聚类评估指标 轮廓系数(Silhouette Score): 定义:衡量聚类效果的指标,考虑样本之间的距离。 适用场景:评价聚类效果,值越接近1表示聚类效果越好。 计算方式:通过sklearn.metrics中的silhouette_score函数计算。 调整兰德指数(Adjusted Rand Index, ARI): 定义:衡...
Python sklearn adjusted_rand_score用法及代碼示例 Python sklearn MLPClassifier用法及代碼示例 Python sklearn train_test_split用法及代碼示例 Python sklearn RandomTreesEmbedding用法及代碼示例 Python sklearn GradientBoostingRegressor用法及代碼示例 Python sklearn GridSearchCV用法及代碼示例 Python sklearn log_los...
分类模型:精确率(accuracy)、召回率、精确率、F值、ROC-AUC 回归模型:RMSE、MSE、MAE、SSE、R2、R2-Adjusted 精确率(accuracy):正确分类的样本/总预测样本数 Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 召回率:需召回所有真实情况为1的样本,实际按模型召回预测为1且真实的样本 (预测为1且真实的样本/所有真实为1的样...
metrics.roc_auc_score Clustering ‘adjusted_rand_score’ metrics.adjusted_rand_score Regression ‘neg_mean_absolute_error’ metrics.mean_absolute_error ‘neg_mean_squared_error’ metrics.mean_squared_error ‘neg_median_absolute_error’ metrics.median_absolute_error ‘r2’ metrics.r2_score本文...
回归的整体结果是否有意义(Ftest) 回归的数据集中的变量(Xi)是否有贡献(Ttest) 回归的可预测性R2(adjusted R2)高低 回归的数据集中的变量(Xi)是否存在多重共线性...Pandas+Statsmodel就可以搞定。...基于statsmodels库,当然sklearn 和scipy 也有同样的库,我只是选用了其中的一个方法而已。 ? ? 先上结论...
ValueError: 'wrong_choice' is not a valid scoring value. Valid options are ['accuracy', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_squared_error', 'neg_median_abso...
'adjusted_rand_score','rand_score','homogeneity_score','completeness_score','v_measure_score','mutual_info_score','adjusted_mutual_info_score','normalized_mutual_info_score','fowlkes_mallows_score','precision','precision_macro','precision_micro','precision_samples','precision_weighted','recall...
sklearn是基于python语言的机器学习工具包,是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集,可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。 学习编程给大家推荐「知学堂」这款APP,不仅有各种编程语言如Python...