from sklearn import metrics 调用方式为:metrics.评价指标函数名称(parameter) 例如: 计算均方误差mean squared error mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pre) 计算回归的决定系数R2 R2 = metrics.r2_score(y_test,y_pre) 三、 scikit-learn.
在计算之前需要导入相应的函数库 #导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportcohen_kappa_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimportRa...
from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import roc_auc_score def train(model, params): grid_search = GridSearchCV(estimator = model, param_grid = params,scoring=scores,refit='Accuracy') grid_search.fit(feture_data,label) print(g...
调用方式为:metrics.评价指标函数名称(parameter) 例如: 计算均方误差mean squared error mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pre) 计算回归的决定系数R2 R2 = metrics.r2_score(y_test,y_pre) 三、 scikit-learn.metrics里各种指标简介 简单介绍参见: https://www.cnblogs.com/mdevelopment/p/945648...
from sklearn.metricsimport confusion_matrix from sklearn.ensembleimportBaggingClassifier from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, y, random_state=0) bc =BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), ...
from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt #2.加载数据,预处理数据 #读取每条数据中的mac地址,开始上网时间,上网时长 mac2id=dict() onlineTimes=[] f=open('TestData.txt',encoding='utf-8')#注意编码方式 for line in f: ...
import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsCla...
python 线性回归evaluation metrics python 线性回归 sklearn Scikit-learn最早由数据科学家David Cournapeau 在2007 年发起,需要NumPy和SciPy等其他包的支持,是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。 作为专门面向机器学习的Python开源框架,Scikit-learn可以在一定范围内为开发者提供非常好的帮助。它...
转自:http://www.cnblogs.com/magle/p/5638409.html 简介 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy...sk...
Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资...