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...
在 sklearn 的 r2_score 函数中，R² 可能大于 1，通常有以下几种原因：2.1 预测值存在异常 R...
r2_score(y_true, y_pred, multioutput='variance_weighted') y_true = [[0.5,1], [-1,1], [7, -6]] y_pred = [[0,2], [-1,2], [8, -5]] r2_score(y_true, y_pred, multioutput='uniform_average') r2_score(y_true, y_pred, multioutput='raw_values') r2_score(y_true, ...
from sklearn.metrics import r2_score y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] r2_score(y_true, y_pred) y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]
>>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [1, 2, 3] >>> r2_score(y_true, y_pred) 1.0 >>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [2, 2, 2] >>> r2_score(y_true, y_pred) 0.0 >>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [3, 2, 1] >>> r2_score(y_true...
分类:accuracy(准确率)、f1、f1_micro、f1_macro(这两个用于多分类的f1_score)、precision(精确度)、recall(召回率)、roc_auc 回归:neg_mean_squared_error(MSE、均方误差)、r2 聚类:adjusted_rand_score、completeness_score等 【这一块我没怎么用过】 ...
estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略。见下。 通过测试集上评估预测误差:sklearn Metric函数用来评估预测误差。 评价指标(Evaluation metrics) 评价指标针对不同的机器学习任务有不...
r2_score如何用numpy实现---机器学习sklearn回归评估函数 - python_fly于20231009发布在抖音,已经收获了350个喜欢,来抖音,记录美好生活!
metrics.r2_score( ) 决定系数 聚类模型评估 函数功能 metrics.adjusted_rand_score( ) 随机兰德调整指数 metrics.silhouette_score( ) 轮廓系数 模型优化 函数功能 model_selection.cross_val_score( ) 交叉验证 model_selection.LeaveOneOut( ) 留一法 model_selection.LeavePout( ) 留P法交叉验证 model_select...