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...
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...
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 = ...
metrics.f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') Out[136]: 0.37037037037037035 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 + ...
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: ...
"""可解释方差值(explained_variance_score())""" # 待补充代码 """R2值(r2_score())""" # 待补充代码 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 3、聚类模型评估指标 一、sklearn.metrics模块提供聚类模型评估指标 """ARI评价方法(兰德系数):adjusted_rangd_score()""" ...
[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...
Sklearn线性回归是一个常用的机器学习算法,用于建立线性回归模型并进行预测。然而,如果Sklearn线性回归给出不准确的读数,可能有以下几个原因: 数据质量问题:线性回归模型对数据的质量要求较高,如果输入的数据存在异常值、缺失值或者噪声较多,可能会导致模型预测结果不准确。解决方法是对数据进行清洗和预处理,包括异常值处...
F2 根据公式计算 fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_scoredefcalc_f2(label,predict):p=precision_score(label,predict)r=recall_score(label,predict)f2_score=5*p*r/(4*p+r)returnf2_score 1. 2. 3. 4. 5. 6. 混淆矩阵 fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix ...
score & decision_function 预测器里还有额外的两个函数可以使用。在分类问题中: 返回的是分类准确率。 返回的是每个样例在每个类下的分数值。 小结 估计器都有方法,预测器都有和方法,言外之意不是每个预测器都有和方法,这个在用的时候查查官方文档就清楚了(比如就没有方法)。