[1, 2, 1, 0], 2) f2 = fbeta_score(y_true, y_pred, beta=2, average=None) support = s assert_array_almost_equal(f2, [0, 0.55, 1, 0], 2) p, r, f, s = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average="macro") assert_almost_equal(p, 0.5) assert_almost_equal...
模型的预测值:linear.predict(输入数据) 模型评估:计算mean_squared_error和r2_score 线性回归模型的权重linear.coef_和偏置linear.intercept_ 三 示例 3.1 单变量线性回归 导入包 # 导入包 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp fromsklearnimportlinear_model from...
代码语言:javascript 复制 decision_score = model.decision_function( X_test ) print( decision_score )为了验证我们的理解,我们看 Sklearn 是不是把「每行中最高得分值对应的那一类」作为预测结果。 代码语言:javascript 复制 s = ['Class 1 Score', 'Class 2 Score', 'Class 3 Score'] decision_DF =...
f1_score (y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) ①None:返回每一类各自的f1_score,得到一个array。 ②'binary': 只对二分类问题有效,返回由pos_label指定的类的f1_score。 Only report results for the class specified by pos_label. This is applicable...
F2 根据公式计算 from sklearn.metrics import precision_score, recall_score def calc_f2(label, predict): p = precision_score(label, predict) r = recall_score(label, predict) f2_score = 5*p*r / (4*p + r) return f2_score 混淆矩阵 ...
在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1、F1公式描述: F1-score:2*(P*R)/(P+R) 准确率(P): TP/ (TP+FP) 召回率(R): TP(TP + FN) 对于数据测试结果有下面4种情况: ...
Method/Function: recall_score 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def stratified_k_fold(clf,features,labels): skf = StratifiedKFold( labels, n_folds=3 ) precisions = [] recalls = [] for train_idx, test_idx in skf: features...
r2_ridge = r2_score(y_test, y_pred_ridge)mse_lasso = mean_squared_error(y_test, y_pred_lasso)r2_lasso = r2_score(y_test, y_pred_lasso)mse_elastic_net = mean_squared_error(y_test, y_pred_elastic_net)r2_elastic_net = ...
Nb.score(test_x,test_y) 1. 2. 7.朴素贝叶斯分类优缺点 1.优点: 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。 分类准确度高,速度快 2.缺点: 需要知道先验概率P(F1,F2,…|C),因此在某些时候会由于假设的先验 ...
fit(X,Y):在数据集(X,Y)上拟合模型。 get_params():获取模型参数。 predict(X):对数据集X进行预测。 predict_log_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率对数值。predict_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率。 score(X,Y):得到模型在数据集(X,Y)的得分情况。