np.mean(y_test == y_predict)的简要说明

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#numpy

本文探讨了Python中数组的比较操作，展示了如何使用numpy库进行数组元素级别的比较，并计算比较结果的平均值，以此衡量两个数组的相似度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

# 例 1
x = [1, 0, 1, 1, 1, 1]
y = [0, 0, 0, 0, 0, 1]
print(x == y)
结果：
False
# 例 2
x = np.array([1, 0, 1, 1, 1, 1])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1])
print(x == y)
结果：
[False True False False False True]
# 例 3
x = np.array([1, 0, 1, 1, 1, 1])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1])
print("{:.2f}".format(np.mean(x == y)))
结果：
0.33

说明：
1、 x == y表示两个数组中的值相同时，输出True；否则输出False
2、例3对例2中结果取平均值，其中True=1,False=0;
[机器学习实战]使用 scikit-learn 预测用户流失
图解AI
03-14 1万+
客户流失“流失率”是描述客户离开或停止支付产品或服务费率的业务术语。这在许多企业中是一个关键的数字，因为通常情况下，获取新客户的成本比保留现有成本（在某些情况下，贵5到20倍）。因此，了解保持客户参与度是非常宝贵的，因为它是开发保留策略和推出旨在阻止客户走出门的运营实践的合理基础。因此，公司越来越感兴趣开发更好的流失检测技术，导致许多人寻求数据挖掘和机器学习以获得新的和创造性的方法。这是一篇关于使用
numpy.mean()的几种用法
诺坎普奇迹的博客
04-22 2万+
import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5]) y = np.array([0,2,3,4,6]) z = np.array([[1,2],[3,4]])#二维数组 np.mean(x==y)#返回条件成立的占比 Out[5]: 0.59999999999999998 np.mean(x)#均值 Out[6]: 3.0np.mean(z) Out[10]:
【python机器学习基础教程】(一)
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04-27 1728
边看书边复现代码，已更新第一部分——监督学习算法
机器学习——Logistic回归
diosamaehjs的博客
12-04 1091
线性模型线性模型是一种假设输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间存在线性关系的模型。在最简单的形式中，线性模型可以表示为一个等式，其中输出变量( y )是输入变量( x1, x2, ..., xn )的加权和，再加上一个常数项（也称为截距项）(数学上，这可以表达为：在回归分析中，线性模型用于预测连续的输出变量。例如，在房价预测问题中，我们可能会使用房屋的面积、位置、房龄等作为输入变量来预测房屋的价格。线性回归模型会尝试找到最佳的参数值（()系数），使得模型预测的价格与实际价格之间的差异最小。
线性回归及其python实现
littleboy__的博客
04-19 180
原理
python学习：使用KNN最邻近分类算法进行iris数据集分析
weixin_49539269的博客
11-14 2826
概述： 数据集的分析可以简单的分为两步： 1、根据已有的特征数据建立模型 2、在未来收集到新的特征数据时，可以根据建立的模型来判断新的数据属于哪一类 而iris数据集包括150朵、三类（setosa、versicolor、virginica）鸢尾花的花萼和花瓣长度宽度的数据。 那么对应上面的两步，我们要做的就是： 1、根据已有的鸢尾花花萼和花瓣的长度与宽度数据建立模型 2、在未来收集到新的鸢尾花数据时，可以根据模型来判断所收集的是哪种类型的鸢尾花(setosa，versicolor，virgi
mean()函数用法
qq_45221961的博客
10-26 1581
np.mean(x==y)#返回条件成立的占比##
193样本 正负比2比三 特征有53个 ，标签是乳腺癌患者her2是否表达大部分特征是心率变异的值，比如S1_Mean RR (ms) S1_SDNN (ms) S1_Mean HR (bpm) S1_SD HR (bpm) S1_Min HR (bpm) S1_Max HR (bpm)S1_RP_Lmean (beats) S1_RP_Lmax (beats) S1_RP_REC (%) S1_RP_DET (%) S1_RP_ShanEn S1_MSE_1 S1_MSE_2 S1_MSE_3 S1_MSE_4 S1_MSE_5 等,还有一些生理指标如年龄和bmi下面是我的数据操作和模型代码。写一个论文形式的模型搭建内容（包括使用了什么，为什么这么使用 对比其他这个方法好在哪里，以文本形式输出你的回答）data = pd.read_excel('C:/lydata/test4.xlsx') X = data.drop('HER2_G', axis=1) y = data['HER2_G'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=60) kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=91) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y_train)), len(np.unique(y_train))), dtype=int) pca = PCA(n_components=14) pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('smote', SMOTE(k_neighbors=4, sampling_strategy=0.94, random_state=42)), ('pca', pca), ('gb', GradientBoostingClassifier( learning_rate=0.02, n_estimators=90, subsample=0.75, min_samples_split=5, min_samples_leaf=1, max_depth=6, random_state=42, warm_start=True, tol=0.0001, ccp_alpha=0, max_features=12, )) ]) for train_index, val_index in kf.split(X_train): X_train_fold, X_val = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[val_index] y_train_fold, y_val = y_train.iloc[train_index], y_train.iloc[val_index] pipeline.fit(X_train_fold, y_train_fold) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_val, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_val, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_val, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_val, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_val, y_pred) total_confusion_matrix += cm accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print("Gradient Boosting 参数：") print(pipeline.named_steps['gb'].get_params()) print(f"Gradient Boosting 平均 accuracy: {accuracy:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 precision: {precision:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 recall: {recall:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 F1 score: {f1:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 AUC score: {auc:.2f}") print("综合混淆矩阵：") print(total_confusion_matrix) pipeline.fit(X_train, y_train) y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}") print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}") print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}") print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}") print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}")
03-27
用户可能没有提到的点包括为什么选择K折交叉验证而不是留出法，以及为什么测试集比例是0.2，stratify参数的作用，这些可能需要简要解释。另外，PCA选择14个成分的原因，是否通过方差分析确定，可能需要假设或说明。 ...
请基于下面的框架，写一段代码：数据准备阶段 首先需要收集与剪切力相关的特征变量以及对应的标签（即实际测量到的剪切力）。这些数据可以来源于实验记录或者仿真模拟结果。 Python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 假设我们有一个CSV文件包含了输入参数和输出剪切力的数据集 data = pd.read_csv('shear_force_data.csv') X = data.drop(columns=['ShearForce']) # 特征列 y = data['ShearForce'] # 目标值 # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) 构建机器学习模型 这里选用随机森林作为基础模型之一，因为它具有较强的泛化能力和鲁棒性，在处理复杂关系方面表现良好2。 Python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train_scaled, y_train) predictions = model.predict(X_test_scaled) mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse}') 上述代码展示了完整的流程：加载数据、预处理、划分数据集、标准化数值范围、定义模型架构及其超参数设置最后评估性能指标均方误差(MSE)3。
03-14
例如，y_pred = model.predict(X_test_scaled)，然后mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)。 现在需要考虑如何将这些步骤整合成一个连贯的示例代码。可能需要先导入必要的库，比如pandas、sklearn的相关模块。...
# 1.导入必要库（数据预处理、模型训练等） import pandas as pd # 用于数据处理和分析 import numpy as np # 用于数值计算 from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于数据集划分 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 用于特征缩放 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 随机森林回归模型 from sklearn.metrics import mean_squared_error # 用于评估模型性能 # 2.数据加载与初步处理 # 读取CSV文件（假设目标列为'price'） df = pd.read_csv('housing.csv') # 根据实际文件路径修改 # 3.数据预处理 # 处理缺失值（均值填充） df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 用每列的均值填充缺失值 # 处理分类变量（示例列名为'city'） df = pd.get_dummies(df, columns=['city']) # 将分类变量转换为哑变量（one-hot编码） # 分离特征和目标变量 X = df.drop('price', axis=1) # 假设目标列是price，X为特征矩阵 y = df['price'] # y为目标变量 # 4.数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, # 保留20%作为测试集 random_state=42 # 设置随机种子以确保结果可重复 ) # 5.特征缩放 scaler = StandardScaler() # 初始化标准化器 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 对训练集进行拟合并转换 X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 对测试集仅进行转换（使用训练集的参数） # 6.模型训练 model = RandomForestRegressor( n_estimators=100, # 设置决策树的数量为100 random_state=42 # 设置随机种子以确保结果可重复 ) model.fit(X_train_scaled, y_train) # 使用训练集训练模型 # 7.预测与评估 y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 使用测试集进行预测 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 计算均方误差（MSE） print(f'模型MSE: {mse:.2f}') # 输出模型的均方误差，保留两位小数
03-15
y_pred = rf.predict(X_test) print(f'MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}') print(f'R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2f}') ``` ### 三、关键参数说明 - `n_estimators`: 决策树数量（建议范围50-500...
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1): # Initialize network structure self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.learning_rate = learning_rate # Initialize weights with random values, using normal distribution self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) # Initialize biases as zeros self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): """ Perform forward pass through the network """ self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # Activation function for hidden layer self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) # Output layer activation return self.a2 def backward(self, X, y, output): """ Perform backward pass to compute gradients and update weights """ # Compute error error = output - y # Compute deltas for output and hidden layers delta2 = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.sigmoid_derivative(self.z1) # Update weights and biases using gradient descent self.weights2 -= self.learning_rate * np.dot(self.a1.T, delta2) self.weights1 -= self.learning_rate * np.dot(X.T, delta1) self.bias2 -= self.learning_rate * np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) self.bias1 -= self.learning_rate * np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True) @staticmethod def sigmoid(x): """ Sigmoid activation function """ return 1 / (1 + np.exp(-x)) @staticmethod def sigmoid_derivative(x): """ Derivative of the sigmoid function """ sig = NeuralNetwork.sigmoid(x) return sig * (1 - sig) def train(self, X, y, epochs): """ Training the network with specified epochs """ for epoch in range(epochs + 1): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output) # Print loss every 1000 iterations if epoch % 1000 == 0: loss = np.mean((output - y) ** 2) # Mean Squared Error (MSE) print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss:.6f}") def predict(self, X): """ Predict output for given input X """ return self.forward(X) def main(): # XOR training data X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # Hyperparameters learning_rate = 0.1 epochs = 10000 # Initialize the neural network nn = NeuralNetwork(input_size=2, hidden_size=3, output_size=1, learning_rate=learning_rate) # Train the network nn.train(X, y, epochs) # Make predictions after training predictions = nn.predict(X) print("Final predictions:") print(predictions) if __name__ == '__main__': main() import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1): # Initialize network structure self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.learning_rate = learning_rate # Initialize weights with random values, using normal distribution self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) # Initialize biases as zeros self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): """ Perform forward pass through the network """ self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # Activation function for hidden layer self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) # Output layer activation return self.a2 def backward(self, X, y, output): """ Perform backward pass to compute gradients and update weights """ # Compute error error = output - y # Compute deltas for output and hidden layers delta2 = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.sigmoid_derivative(self.z1) # Update weights and biases using gradient descent self.weights2 -= self.learning_rate * np.dot(self.a1.T, delta2) self.weights1 -= self.learning_rate * np.dot(X.T, delta1) self.bias2 -= self.learning_rate * np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) self.bias1 -= self.learning_rate * np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True) @staticmethod def sigmoid(x): """ Sigmoid activation function """ return 1 / (1 + np.exp(-x)) @staticmethod def sigmoid_derivative(x): """ Derivative of the sigmoid function """ sig = NeuralNetwork.sigmoid(x) return sig * (1 - sig) def train(self, X, y, epochs): """ Training the network with specified epochs """ for epoch in range(epochs + 1): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output) # Print loss every 1000 iterations if epoch % 1000 == 0: loss = np.mean((output - y) ** 2) # Mean Squared Error (MSE) print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss:.6f}") def predict(self, X): """ Predict output for given input X """ return self.forward(X) def main(): # XOR training data X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # Hyperparameters learning_rate = 0.1 epochs = 10000 # Initialize the neural network nn = NeuralNetwork(input_size=2, hidden_size=3, output_size=1, learning_rate=learning_rate) # Train the network nn.train(X, y, epochs) # Make predictions after training predictions = nn.predict(X) print("Final predictions:") print(predictions) if __name__ == '__main__': main() 请根据下面的要求修改上述代码，改进完给出完整的代码，必要部分给出中文注释 1.请使用纯 Numpy 手动实现一个支持多层结构的前馈神经网络。要求包括： (1)支持至少两层隐藏层； (2)实现除 sigmoid 以外的激活函数（如 ReLU、tanh 等）； (3)替换损失函数，使用如交叉熵（cross-entropy）代替均方误差（MSE）； (4)网络结构、前向传播与反向传播均需手动实现。 训练后展示预测结果与损失变化曲线，并简要分析激活函数与损失函数对学习效果的影响
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06-23
return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred)) class NeuralNetwork: def __init__(self, layer_sizes, activation_funcs): """ 初始化神经网络 :param layer_sizes: 每层...
import numpy as np from bs4 import BeautifulSoup import random def scrapePage(retX, retY, inFile, yr, numPce, origPrc): with open(inFile, encoding='utf-8') as f: html = f.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') i = 1 currentRow = soup.find_all('table', r=str(i)) while len(currentRow) != 0: title = currentRow[0].find_all('a')[1].text.lower() newFlag = 1.0 if ('new' in title) or ('nisb' in title) else 0.0 soldUnicde = currentRow[0].find_all('td')[3].find_all('span') if len(soldUnicde) == 0: print(f"商品 #{i} 没有出售") else: soldPrice = currentRow[0].find_all('td')[4].text soldPrice = soldPrice.replace('$','').replace(',','').replace('Free shipping','') sellingPrice = float(soldPrice) if sellingPrice > origPrc * 0.5: retX.append([yr, numPce, newFlag, origPrc]) retY.append(sellingPrice) i += 1 currentRow = soup.find_all('table', r=str(i)) def ridgeRegres(xMat, yMat, lam=0.2): xTx = xMat.T * xMat denom = xTx + np.eye(xMat.shape[1]) * lam if np.linalg.det(denom) == 0.0: print("矩阵为奇异矩阵,不能转置") return return denom.I * (xMat.T * yMat) def setDataCollect(retX, retY): scrapePage(retX, retY, './lego8288.html', 2006, 800, 49.99) scrapePage(retX, retY, './lego10030.html', 2002, 3096, 269.99) scrapePage(retX, retY, './lego10179.html', 2007, 5195, 499.99) scrapePage(retX, retY, './lego10181.html', 2007, 3428, 199.99) scrapePage(retX, retY, './lego10189.html', 2008, 5922, 299.99) scrapePage(retX, retY, './lego10196.html', 2009, 3263, 249.99) def regularize(xMat, yMat): inxMat = xMat.copy() inyMat = yMat - np.mean(yMat, 0) inMeans = np.mean(inxMat, 0) inVar = np.var(inxMat, 0) return (inxMat - inMeans)/inVar, inyMat def rssError(yArr, yHatArr): return ((yArr - yHatArr)**2).sum() def standRegres(xArr, yArr): xMat = np.mat(xArr) yMat = np.mat(yArr).T xTx = xMat.T * xMat if np.linalg.det(xTx) == 0.0: print("矩阵为奇异矩阵,不能转置") return return xTx.I * (xMat.T * yMat) def crossValidation(xArr, yArr, numVal=10): m = len(yArr) indexList = list(range(m)) errorMat = np.zeros((numVal, 30)) for i in range(numVal): trainX, trainY, testX, testY = [], [], [], [] random.shuffle(indexList) for j in range(m): if j < m*0.9: trainX.append(xArr[indexList[j]]) trainY.append(yArr[indexList[j]]) else: testX.append(xArr[indexList[j]]) testY.append(yArr[indexList[j]]) wMat = ridgeTest(trainX, trainY) for k in range(30): matTestX = np.mat(testX) matTrainX = np.mat(trainX) meanTrain = np.mean(matTrainX, 0) varTrain = np.var(matTrainX, 0) matTestX = (matTestX - meanTrain) / varTrain yEst = matTestX * np.mat(wMat[k]).T + np.mean(trainY) errorMat[i,k] = rssError(yEst.T.A, np.array(testY)) # 关键补充代码 meanErrors = np.mean(errorMat, axis=0) bestIndex = np.argmin(meanErrors) bestWeights = wMat[bestIndex] # 输出最终模型参数 xMat = np.mat(xArr) yMat = np.mat(yArr).T meanX = np.mean(xMat, 0) varX = np.var(xMat, 0) unReg = bestWeights / varX print('最佳模型参数:') print('%.2f%+.2f*年份%+.2f*部件数%+.2f*全新%+.2f*原价' % ( (-1 * np.sum(np.multiply(meanX, unReg)) + np.mean(yMat))[0,0], unReg[0,0], unReg[0,1], unReg[0,2], unReg[0,3] )) return bestWeights def ridgeTest(xArr, yArr): xMat = np.mat(xArr) yMat = np.mat(yArr).T yMean = np.mean(yMat, 0) yMat = yMat - yMean xMeans = np.mean(xMat, 0) xVar = np.var(xMat, 0) xMat = (xMat - xMeans) / xVar numTestPts = 30 wMat = np.zeros((numTestPts, xMat.shape[1])) for i in range(numTestPts): ws = ridgeRegres(xMat, yMat, np.exp(i-10)) wMat[i,:] = ws.T return wMat if __name__ == '__main__': lgX, lgY = [], [] setDataCollect(lgX, lgY) crossValidation(lgX, lgY)任务描述 本关任务：编写一个预测乐高玩具套装价格的程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.线性回归，2.局部加权线性回归，3.缩减系数法。 线性回归 比如，假如你想要预测一辆汽车的功率大小，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * annualSalary - o.99* hoursListeningToPublic Radio 这就是所谓的回归方程（regression equation),其中的0.0015和-0.99称作回归系数（regression weights) ,求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输人值，再将结果全部加在一起，就得到了预测值。 局部加权线性回归 在局部加权算法中 ，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重；然后与前面的类似，在这个子集上基于最小均方差来进行普通的回归。与kNN一样，这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。 该算法解出回归系数w的形式如下： 其中w是一个矩阵，用来给每个数据点赋予权重。 缩减系数法 缩减系数法包括岭回归和向前线性回归，其中： （1） 岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也用于在估计中加人偏差，从而得到更好的估计。这里通过引入1来限制了所有《之和，通过引人该惩罚项，能够减少不重要的参数，这个技术在统计学中也叫做缩减（shrinkage )。 （2） 前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但更加简单。它属于一种贪心算法，即每一步都尽可能减少误差。一开始，所有的权重都设为1，然后每一步所做的决策是对某个权重增加或减少一个很小的值。 该算法的伪代码如下所示： 数据标准化，使其分布满足0均值和单位方差 在每轮迭代过程中： 设置当前最小误差lowestError为正无穷 对每个特征： 增大或缩小： 改变一个系数得到一个新的w 计算新w下的误差 如果误差Error小于当前最小误差lowestError:设置Wbest等于当前的w 将w设置为新的Wbest 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，预测乐高玩具套装价格。
05-13
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'预测均方误差: {mse:.2f}') # 示例输出：预测均方误差: 25.36 ``` ### 五、关键实现要点 1. **基模型选择**：使用深度为1的决策树桩作为弱学习器，通过$G_m(x) =...
accuracy = np.mean(predictions == targets_test)
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05-17 2801
np.mean(y != y_pred) # 误分 np.mean(y == y_pred) # 正确率或者更为严谨的写法是：np.mean((y != y_pred).astype(int)) np.mean((y == y_pred).astype(int))
ML/DL-复习笔记【三】- 算法的评价指标
kevin_zhao_zl的博客
04-24 637
本节为ML/DL-复习笔记【三】- 算法的评价指标，主要内容包括：错误率、精度、查全率、查准率、F-Score、R-R曲线、ROC曲线、AUC 、(m)AP、(m)IoU、(m)PA、fwIoU及其python实现。
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