(1)准确率(Accuracy):是分类正确的样本数与总样本数之比,是最简单的评估方法,但在类别不平衡的情况下可能会失效。 (2)混淆矩阵(Confusion Matrix):是一个 N×N 的矩阵(N 为类别数量),将真实类别与预测类别的对应关系表示出来。基于混淆矩阵可以计算精确率、召回率、F1 分数等指标。 (3)精确率(Precision)和召回率(
现在您已经准备好使用confusion_matrix()函数获取混淆矩阵。只需将目标类(y_train_5)和预测类(y_train_pred)传递给它: >>> from sklearn.metrics import confusion_matrix>>> cm = confusion_matrix(y_train_5, y_train_pred)>>> cmarray([[53892, 687],[ 1891, 3530]]) 混淆矩阵中的每一行代表一个...
from sklearn.base import clonekeras_class = tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier(build_fn = build_model,nb_epoch = 100, batch_size=10)clone(keras_class)keras_class.fit(X_train, y_train.values)创建随机搜索网格 from scipy.stats import reciprocalfrom sklearn.model_selection import Rand...
importtensorflowastfprint(tf.__version__)importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastffromsklearnimportpreprocessingfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense, Dropout, BatchNormalizationfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,...
首先,你可以检查混淆矩阵。你需要使用cross_val_predict()做出预测,然后调用confusion_matrix()函数,像你早前做的那样。 >>> y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train_scaled, y_train, cv=3) >>> conf_mx = confusion_matrix(y_train, y_train_pred) ...
现在您已经准备好使用confusion_matrix()函数获取混淆矩阵。只需将目标类(y_train_5)和预测类(y_train_pred)传递给它: >>>fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix>>>cm = confusion_matrix(y_train_5, y_train_pred)>>>cm array([[53892,687], ...
一些多分类(multiclass)使用的case: confusion_matrix(y_true, y_pred[, labels]) hinge_loss(y_true, pred_decision[, labels, …]) 一些多标签(multilabel)的case: accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …]) classification_report(y_true, y_pred[, …]) f1_score(y_true, y_pred[, ...
现在您已经准备好使用confusion_matrix()函数获取混淆矩阵。只需将目标类(y_train_5)和预测类(y_train_pred)传递给它: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 >>>from sklearn.metricsimportconfusion_matrix>>>cm=confusion_matrix(y_train_5,y_train_pred)>>>cmarray([[53892,687]...
现在使用confusion_matrix()函数,你将会得到一个混淆矩阵。传递目标类(y_train_5)和预测类(y_train_pred)给它。 代码语言:javascript 复制 >>>from sklearn.metricsimportconfusion_matrix>>>confusion_matrix(y_train_5,y_train_pred)array([[53272,1307],[1077,4344]]) ...
BatchNormalization from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score, precision_recall_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import optimizers import seaborn as sns from tensorflow import keras import random as rn import os...