zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 模型评估(度量)

    包sklearn.metrics

    sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算

    分类结果度量

    参数大多是y_true和y_pred

    • accuracy_score:分类准确度
    • condusion_matrix:分类混淆矩阵
    • classification_report:分类报告
    • precision_recall_fscore_wupport:计算精确度、召回率、f、支持率
    • jaccard_similarity_score:计算jcarrd相似度
    • hamming_loss:计算汉明损失
    • zero_one_loss:0-1损失
    • hinge_loss:计算hinge损失
    • log_loss:计算log损失

    回归结果度量

    • explained_varicance_score:可解释方差的回归评分函数
    • mean_absolute_error:平均绝对误差
    • mean_squared_error:平均平方误差

    多标签的度量

    • coverage_error:涵盖误差
    • label_ranking_average_precision_score:计算基于排名的平均误差label ranking average precision (LRAP)

    聚类的度量

    • adjusted_mutual_info_score:调整的互信息评分
    • silhouette_score:所有样本的轮廓系数的平均值
    • silhouette_sample:所有样本的轮廓系数
  • 相关阅读:
    基本运算符和if判断
    数据类型
    Day 5内存管理,定义变量
    Day 4 变量常量
    编辑语言的分类
    硬盘工作原理
    计算机组成原理
    hdu5293 lca+dp+树状数组+时间戳
    hdu5290树形dp
    hdu5294 网络流+dijskstr
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cola-1998/p/10237966.html
Copyright © 2011-2022 走看看