κ=po−pe1−pe\kappa = \frac{p_o-p_e}{1-p_e}κ=1−pepo−pe= 0.4293578 示例代码: from sklearn.metrics import cohen_kappa_scorey_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]print(confusion_matrix(y_true, y_pred))print("---")print(cohen_kappa_s...
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score # 2 数据读取及观察 data = pd.read_csv(r'数据5.1.csv')#建议使用绝对路径data.info() len(data.columns) data.columns data.shape data.dtypes data.isnull().values.any() data.isnull().sum() data.head() # 3 描述性分析 pd.set_option('display...
Kappa scores 可以计算 binary or multiclass (二分或者多分类)问题,但不能用于 multilabel problems (多标签问题)(除了手动计算 per-label score (每个标签分数)),而不是两个以上的 annotators (注释器)。 >>>fromsklearn.metricsimportcohen_kappa_score>>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]>>> y_...
包含:precision/recall/fi-score/均值/分类个数 6、 kappa score kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] cohen_kappa_score(y_true, y_pred) 1. 2. 3. 二...
Kappa scores 可以计算 binary or multiclass (二分或者多分类)问题,但不能用于 multilabel problems (多标签问题)(除了手动计算 per-label score (每个标签分数)),而不是两个以上的 annotators (注释器)。 >>> from sklearn.metrics import cohen_kappa_score >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] ...
avg / total 0.93 0.92 0.92 38 6、cohen_kappa_score cohen_kappa得分是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签)。 print('cohen_kappa得分为:',cohen_kappa_score(y_test,y_pred)) #cohen_kappa得分为: 0.879237288136...
3.2 accuracy_score 3.3 Cohen’s kappa 3.4 混淆矩阵 3.5 分类报告 3.7 Jaccard相似度系数score 3.8 准确率,召回率与F值 3.8.1 二分类 3.8.2 多元分类和多标签分类 3.9 ROC 4. Multilabel的ranking metrics 4.1 范围误差(Coverage error) 4.2 Label ranking平均准确率 ...
cohen_kappa_score(y_test, pred) 一、多元Logistic回归算法的基本原理 多元Logistic回归算法本质上是二元Logistic回归算法的拓展,用于响应变量取多个单值时的情形,如偏好选择、考核等级等。多元Logistic回归分析的基本原理同样是考虑响应变量(0,1)发生的概率,用发生概率除以没有发生概率再取对数。回归自变量系数也是模型中...
kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类;0或更低意味着不好(实际是随机标签) from sklearn.metrics import cohen_kappa_score y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] cohen_kappa_score(y_true, y_pred) ROC 1.计算ROC值 import numpy...
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。 Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差。见下。 2. scoring参数 ...