>>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [1, 2, 3] >>> r2_score(y_true, y_pred) 1.0 >>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [2, 2, 2] >>> r2_score(y_true, y_pred) 0.0 >>> y_true = [1, 2, 3] >>> y_pred = [3, 2, 1] >>> r2_score(y_true...
r2_score(y_true, y_pred, multioutput='raw_values') r2_score(y_true, y_pred, multioutput=[0.3,0.7])
digits:格式化输出浮点型数据的小数位数,若output_dict=True,则该参数会被忽视,不会四舍五入 output_dict:若为True,则返回输出为字典 返回值为str或dict,返回每类的precision, recall, F1 score 2. 回归性能指标 2.1. r2_score() 计算回归决定系数 R2(y,y^)=1−∑i=1n(yi−y^i)2∑i=1n(yi−y...
#r2_score from sklearn.metrics import r2_score y_true=[3,-0.5,2,7] y_pred=[2.5,0.0,2,8] print(r2_score(y_true,y_pred)) y_true=[[0.5,1],[-1,1],[7,-6]] y_pred=[[0,2],[-1,2],[8,-5]] print(r2_score(y_true,y_pred,multioutput="variance_weighted")) y_true=[...
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...
sklearn的score函数 score( 函数是 scikit-learn 库中的一个方法,用于评估分类器和回归器的性能。它被用来计算模型在给定输入数据上的准确率或 R2 分数。在本文中,我们将详细解释 score( 函数的工作原理、参数和返回值,并提供一些示例来说明其用法。 该函数的语法形式如下: ```python score(estimator, X, y, ...
results['std_test_score'][candidate])) print("Parameters:{0}".format(results['params'][candidate])) print("") digis=load_digits() X,y=digis.data,digis.target clf=RandomForestClassifier(n_estimators=20) #设置想要优化的超参数以及他们的取值分布 ...
其中使用的变量参数value为: 总结: 1.nni帮助我们优化结果 不使用nni : r2_score:0.8861 mse 6.3212 使用nni搜索lr: r2_score:0.8873 mse 6.848 使用nni搜索模型: r2_score: 0.782 mse 0.254424 mse评价:越小越好 r2:越大越好 2.nni帮助我们简化代码 不使用nni: 要在连续值范围内寻找最优lr需要若干实验,且...
make_scorer()放入自定义函数,参数greater_is_better表示这个数据越大模型越好, 比如回归中R2是greater_is_better = True,rmse是greater_is_better = False. 在使用时, 一定要在函数名后面加上(). defmy_rmse(y_true,y_pred):rmse=np.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_pred))#print('rmse: %.4f'%r...