0.83...]), array([2, 2]...))>>>importnumpy as np>>>fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve>>>fromsklearn.metricsimportaverage_precision_score>>> y_true = np.array([0, 0, 1, 1])>>> y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])>>> precision, recall, threshold =precis...
import sklearn.metrics from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0] y_pred = [1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1] confusion_matrix(y_true,y_pred) array([[4, 3], [1, 3]], dtype=int64) sklearn.metrics.precision_score(y_true,y_pred) 0.5 sk...
降维:减少要考虑的随机变量的数量,常见的算法有:PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解),常见的应用有:可视化,提高效率。 模型选择:比较,验证,选择参数和模型,常用的模块有:grid search(网格搜索)、cross validation(交叉验证)、 metrics(度量)。它的目标是通...
classification metrics in sklearn fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix,classification_report y_pred=["a","b","c","a","b",'a','c','b']y_act=["a","b","c","c","a",'a','c','b']confusion_matrix(y_act,y_pred,labels=[...
metrics.classification_report( ) 分类模型评估报告:准确率、召回率、F1-score metrics.roc_curve( ) 受试者工作特性曲线 metrics.auc( ) ROC曲线下面积 metrics.roc_auc_score( ) AUC值 回归模型评估 函数功能 metrics.mean_squared_error( ) 平均决定误差 metrics.median_absolute_error( ) 中值绝对误差 metr...
分类(Classification):识别样本属于哪个类别,常用算法有 SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林) 回归(Regression):预测与对象相关联的连续值属性,常用算法有 SVR(支持向量机)、 ridge regression(岭回归)、Lasso 聚类(Clustering):对样本进行无监督的自动分类,常用算法有 k-Means(k均值...
其中y_true为真实数据,y_pred为多分类后的模拟数据。使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。 示例的Python代码如下: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-from sklearn.metricsimportclassification_report ...
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) 这个函数用于对模型性能进行评估,标准有精确度、召回率、F1-score。 参数: y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 ...
sklearn.metrics 模块实现了几个 loss, score, 和 utility 函数来衡量 classification (分类)性能。 某些 metrics (指标)可能需要 positive class (正类),confidence values(置信度值)或 binary decisions values (二进制决策值)的概率估计。 大多数的实现允许每个样本通过 sample_weight 参数为 overall score (总分...
导入头文件 import numpy as np fromsklearn.metrics import classification_report from sklearn.model_...