对决策树来说,最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。 sklearn中许多算法的接口都是相似的,比如说我们之前已经用到的fit和score,几乎对每个算法都可以使用。除了这两个接口之外,决策树最常用的接口还有apply和predict。apply中输入测试集返回每个测试样本所在的叶子节点的索引,predict输入测试...
集成估计器:流水线本身可以作为一个估计器使用,支持 fit、predict、score 等方法。 示例: from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建一个流水线:数据标准化、PCA 降...
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None) y_true:y的真实标签 y_score:估计器计算出的每个样本属于每种类别的概率,如果是二分类,则是estimator.predict_proba(X)[:,1],或者是estimator.decision_funct...
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。 通过测试集上评估预测误差:sklearn Metric函数用来评估预测误差。 评价指标(Evaluation metrics) 评价指标针对不同的机器学习任务有不...
predict(X_test) 计算预测得分: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 计算预测得分 score = accuracy_score(y_test, y_pred) 随机森林的优势在于能够处理高维数据、处理缺失值、具有较好的泛化能力和鲁棒性。它在分类和回归问题中都有广泛的应用场景。
分类器对象.predict()来获得预测值 sm.accuracy_score(testlabel, test_predict),sm.confusion_matrix(testlabel, test_predict),sm.classification_report(testlabel, test_predict)这三个方法评估模型。 from sklearn import datasets#引入数据集,sklearn包含众多数据集 ...
plt.ylabel("CV score") plt.xlabel("Parameter C") plt.ylim(0,1.1) plt.show() 结果图 ②对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import cross_val_predict ...
第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] #共9个数据,3个相同 accuracy_score(y_true, y_pred) ...
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 ...
常用的接口主要有:apply,fit,predict和score。除此之外,还需要注意随机森林的predict_proba接口,该接口返回预测数据的被分到每一类标签的概率。如果是二分类,则predict_proba返回的数值大于0.5时被划分为1,否则为0。(在sklearn的随机森林中predict_proba返回每棵树的概率,然后取平均概率,从而根据概率值是否大于0.5划分...