Sklearn之分类器性能评估

最新推荐文章于 2024-06-30 15:08:50 发布
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guihenao4010/article/details/85255064
本文介绍了如何使用sklearn库评估分类器性能，包括准确率、精度、召回率、F1分数、P-R曲线、ROC曲线及AUC。强调在处理偏斜类别时，准确率可能不客观，而混淆矩阵、P-R曲线和ROC曲线能提供更全面的评估。同时，文章详细说明了如何计算和绘制这些指标。

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

分类器的性能评估

在回归任务中，性能评估的方式较为简单，最常用的性能度量方式为均方误差（MSE）。

但是评估分类器就要比评估回归模型要困难很多，我们通常采用以下指标对分类器进行性能评估：
1、准确率、错误率（在评估倾斜类时，不是一个好指标）
2、精度（precision）、召回率（recall）、F1
3、ROC曲线、AUC

在进行性能评估时，依旧和回归模型一样采用交叉验证。
下面我们依次介绍如何在sklearn中使用上述三类指标进行分类器性能评估。

1、准确率

通常采用cross_value_score()这个函数，具体使用方法如下

from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(estimator, train_x, train_y, cv, scoring="accuracy")
其中，estimator即为我们要评估的分类器
cv为整数时，默认为KFold或StratifiedKFold。我们也可以自己设计交叉验证模式，具体见以前的博客。

但是准确率在处理偏斜类时，性能指标不客观。

混淆矩阵
评估分类器性能的更好方法就是混淆矩阵。

要计算混淆矩阵，需要先有一组预测才能将其与实际目标进行比较。当然可以通过测试集来进行预测，但是现在先不要动它（测试集最好留到项目最后，准备启动分类器时再使用）。
此时我们可以用cross_val_predict()来代替。它和cross_val_score()不一样，它不是返回分数，而是返回每条样本作为cv中的测试集时，对应的模型对于该样本的预测结果。这就要求使用的cv策略能保证每一条样本都有机会作为测试数据，且不会重复，否则会报异常。
具体使用如下：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                      
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使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估 Educoder

				
			

			

				

					qq_45620412的博客
				

				

					04-04
					
					1212
					
				

			

		

		

			
				
accu\fracy_score
sklearn 提供了计算准确度的接口 accu\fracy_score。其中参数如下：
y_true：为样本真实标签，类型为一维的 ndarray 或者 list；
y_pred：为模型预测标签，类型为一维的 ndarray 或者 list。
示例代码如下：
from sklearn.metrics import accu\fracy_score
precisi...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于sklearn的分类模型评估方法

				
			

			

				

					lymboy的博客
				

				

					06-18
					
					2103
					
				

			

		

		

			
				
在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。如果不能合理地运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。
与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定的分类阈值（threshold）进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。
评价指标
准确率（Accuracy），精确率（Preci

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
sklearn中的分类性能指标

				
			

			

				

					Soul977的博客
				

				

					12-09
					
					1984
					
				

			

		

		

			
				
任务描述
本关任务：使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握如何使用 sklearn 提供的以下接口。
accu\fracy_score；
precision_score；
recall_score；
f1_score；
roc_auc_score。




from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

d

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习实战】理解Scikit-Learn中分类性能度量指标

				
			

			

				

					weixin_33824363的博客
				

				

					08-08
					
					440
					
				

			

		

		

			
				
Understanding Data Science Classification Metrics in Scikit-Learn in Python
在本教程中，我们将介绍Python的scikit-learn中的一些分类度量指标 - 从头开始学习和编写我们自己的函数，以理解其中一些函数背后的数学知识。数据科学中预测建模的一个主要领域是分类。分类...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
sklearn分类器性能评估

				
			

			

				

					采菊东篱下，Python满乾坤！
				

				

					03-11
					
					3434
					
				

			

		

		

			
				
                                                                    分类器性能评估在许多实际问题中，衡量分类器任务的成功程度是通过固定的性能指标来获取。一般最常见使用的是准确率，即预测结果正确的百分比。然而有时候，我们关注的是负样本是否被正确诊断出来。例如，关于肿瘤的的判定，需要更加关心多少恶性肿瘤被正确的诊断出来。也就是说，在二...

			
		

	





	

		

			

				
					
分类器性能的评估

				
			

			

				

					weixin_42045968的博客
				

				

					04-05
					
					1087
					
				

			

		

		

			
				
分类模型的性能
根据模型正确和错误预测的检验记录计数进行评估，这些计数存放在混淆矩阵表格中
























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sklearn红酒数据集分类器的构建和评估

				
			

			

				

					11-04
				

			

		

		

			
				
4. 利用sklearn构建神经网络分类器模型，在训练集上完成训练，观察在训练集、测试集上模型性能（如准确率、分类报告和混淆矩阵）。对参数进行调整，记录2组参数(例如不同隐藏层层数或大小设置）下的分类性能对比，...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于sklearn多种分类器的鸢尾花数据分析.zip

					
最新发布

				
			

			

				

					06-08
				

			

		

		

			
				
sklearn中的分类器包括线性分类器、基于树的分类器以及集成学习分类器等。线性分类器如逻辑回归（Logistic Regression）和线性支持向量机（Linear SVM）等，它们适用于处理线性可分的数据；基于树的分类器比如决策树...

			
		

	





	

		

			

				
					
探索sklearn的贝叶斯奥秘：朴素贝叶斯分类器全解析

				
			

			

				

					2401_85812026的博客
				

				

					06-30
					
					803
					
				

			

		

		

			
				
朴素贝叶斯分类器依赖于以下假设：给定目标值时，特征之间相互独立。这一假设虽然在现实世界中往往不成立，但朴素贝叶斯分类器因其计算简便和在某些情况下的出色表现而被广泛应用。朴素贝叶斯分类器以其简单和高效的特性，在sklearn中占有重要地位。通过本文的详细解析，你现在应该已经了解了sklearn中朴素贝叶斯分类器的类型、实现方式以及应用场景。虽然朴素贝叶斯分类器有其局限性，但在适当的场景下，它仍然是一个强大的工具。

			
		

	





	

		

			

				
					
评价分类器性能的方法有

				
			

			

				

					weixin_44943389的博客
				

				

					10-07
					
					511
					
				

			

		

		

			
				
在机器学习和深度学习中，有许多不同的方法可以用来评估模型的性能。选择合适的评估方法取决于你正在解决的问题的性质以及你对模型性能的关注点。不同的问题和任务可能需要不同的评估指标来全面地评估模型的性能。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用sklearn库提供的方法读取手写数字数据集，然后分类算法进行分类，求出准确率

				
			

			

				

					qq_44858403的博客
				

				

					11-08
					
					2401
					
				

			

		

		

			
				
代码实现：
1.导入相应的包
from sklearn import datasets #数据集
from sklearn.metrics import accuracy_score # 精确度
from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分数据集
from sklearn import naive_bayes # 贝叶斯
from sklearn.svm import SVC # 支持向量机
from sklearn import tre

			
		

	





	

		

			

				
					
评估分类器的性能：保持方法、交叉验证、自助法等

				
			

			

				

					Yancy的博客
				

				

					11-25
					
					5745
					
				

			

		

		

			
				
目录

一、保持（holdout）方法

二、随机二次抽样

三、交叉验证

四、自助（bootstrap）法

一、保持（holdout）方法

保持方法其实就是我们最经常用的，最普遍的方法。

将标记的数据分成两个不相交的集合，一部分作为训练集，一部分作为验证集。在数据集上训练我们的分类模型，在检验集上评估模型的性能。两个集合的划分比例通常根据专家判断，比如2：1，1：2等。

保持方法有众所...

			
		

	





	

		

			

				
					
利用 sklearn SVM 分类器对 IRIS 数据集分类

					
热门推荐

				
			

			

				

					healingwounds的博客
				

				

					11-24
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
利用 sklearn SVM 分类器对 IRIS 数据集分类
支持向量机（SVM）是一种最大化分类间隔的线性分类器（如果不考虑核函数）。通过使用核函数可以用于非线性分类。SVM 是一种判别模型，既适用于分类也适用于回归问题，标准的 SVM 是二分类器，可以采用 “one vs one” 或 “one vs rest” 策略解决多分类问题。
相关原理推导参考：
https://blog.csdn.n...

			
		

	





	

		

			

				
					
分类器性能评估

				
			

			

				

					qq_25300563的博客
				

				

					03-06
					
					824
					
				

			

		

		

			
				
对于二分类问题，分类器在测试数据集上的预测要么对要么错，4种情况出现的总数分别记作：
1.  TP（True Positive）————将正类预测为正类数
2.  FN（False Negative)————将正类预测为负类数
3.  FP（False Positive）————将负类预测为正类数
4.  TN（True Negative）————将负类预测为负类
TP,FN,FP,TN

			
		

	





	

		

			

				
					
2022-1-16第三章机器学习基础-sklearn 数据集、分类算法、模型性能评估方法

				
			

			

				

					weixin_45526009的博客
				

				

					01-16
					
					1306
					
				

			

		

		

			
				
sklearn数据集
①sklearn数据集

load_*  小数据集

fetch_*  大数据集

②数据集划分：
训练集—建立模型：测试集—评估模型=7.5：2.5
API:默认乱序：

三个参数：特征值（二维数组：样本*特征值）、目标值（一维数组：标准值）、测试集占比
返回值：4个返回值（固定位置）

转换器、预估器
①转换器

不要重复fit，会改变transform标准
②预估器（predict预测结果，score计算准确率）
所有的算法都带有fit、predict、score这三个算法

K

			
		

	





	

		

			

				
					
评价分类器的性能

				
			

			

				

					chaoshengmingyue的博客
				

				

					02-26
					
					3808
					
				

			

		

		

			
				
1、准确率–0/1损失 
     对于一个特定的测试点，损失或者为0或者为1，取决于预测是正确还是错误的。显然，这个值越低越好。 
     不足:
  （1）、如何评价这个量不容易，如0.2怎么样？ 
          （2）、对于类别数据不平衡的数据，如80%是类别一，20%是类别2，如果我们总      是将对象归为类别1，却也能得到0.2的平均损失。下面介绍一个克服这个问题的方法。
2、

			
		

	





	

		

			

				
					
评估分类器的性能的指标

				
			

			

				

					Li_318的博客
				

				

					07-25
					
					2406
					
				

			

		

		

			
				
评价二分类分类器的性能指标:
[Evaluation Metric]

ACC [accuracy] 准确度
Precision 精确度
Recall  召回率
F1-score
AUC

分类器在测试数据集上进行预测正确或者不正确，可以分为4种情况，分别是：
TP :  将正类预测为正类数
FN : 将正类预测为负类数
FP : 将负类预测为正类数
TN:  将负类预测为负类数
1. ACC
对于给定的测试集，分类器正确分类样本数与总样本数之比。
ACC  =     正确分类数  /  样本总数
但在b

			
		

	





	

		

			

				
					
【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战（超详细 附源码）

				
			

			

				

					showswoller的博客
				

				

					01-09
					
					1147
					
				

			

		

		

			
				
【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战（超详细 附源码）

			
		

	





	

		

			

				
					
数据分类分析--分类器评估方法

				
			

			

				

					打工人。。
				

				

					06-25
					
					532
					
				

			

		

		

			
				
真正例/真阳例（TP）：预测正确的正例
真负例/真阴例（TF）：预测正确的负例
假正例/假阳例（FT）：错误得预测为正例，实际为负例
假负例/假阴例（FP）：错误得预测为负例，实际为正例
其中第一行可以看成实际为正，第二行看成实际为假，
第一列看成预测为正，第二列看出预测为假。准确率，识别率：（TP + TN）/（TP + FN + FP + TN）
错误率：（FP + FN）/（TP + FN + FP + TN）
召回率（实际正例中，预测为正例的比例）：TP / （TP + FN）
精确率（预测为正例当

			
		

	





	

		

			

				
					
sklearn中的分类性能指标头哥

				
			

			

				

					05-31
				

			

		

		

			
				
### sklearn中用于分类任务的性能评估指标

在机器学习中，模型的性能评估是非常重要的一个环节。`sklearn` 提供了多种性能评估指标来衡量分类器的表现，这些指标可以适用于二分类和多分类任务。以下是常见的分类任务性能评估指标及其用法：

#### 1. 准确率 (Accuracy)
准确率是衡量模型预测正确的样本占总样本的比例。公式如下：
\[
\text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{FP} + \text{FN} + \text{TN}}
\]
其中，TP 表示真正例，TN 表示真负例，FP 表示假正例，FN 表示假负例。
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)  # 计算准确率
```

#### 2. 精确率 (Precision)
精确率表示模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类。公式如下：
\[
\text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}}
\]
```python
from sklearn.metrics import precision_score
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='binary')  # 二分类
```
对于多分类任务，可以通过设置 `average` 参数为 `'micro'`, `'macro'`, 或 `'weighted'` 来计算[^1]。

#### 3. 召回率 (Recall)
召回率表示实际为正类的样本中有多少被模型正确预测为正类。公式如下：
\[
\text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}
\]
```python
from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='binary')  # 二分类
```
同样，多分类任务需要指定 `average` 参数[^1]。

#### 4. F1 分数 (F1 Score)
F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了两者的表现。公式如下：
\[
\text{F1} = 2 \cdot \frac{\text{Precision} \cdot \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}
\]
```python
from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='binary')  # 二分类
```
对于多分类任务，`average` 参数同样适用[^2]。

#### 5. ROC 曲线下的面积 (AUC-ROC)
AUC-ROC 是一种衡量分类器区分能力的指标，尤其适合不平衡数据集。它基于 ROC 曲线，曲线下的面积越大，模型表现越好。
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_true, y_proba)  # 需要概率估计
```
注意：`roc_auc_score` 需要输入模型输出的概率估计值，而不是类别标签[^2]。

#### 6. 混淆矩阵 (Confusion Matrix)
混淆矩阵是一个表格，用于展示模型预测结果与真实标签之间的关系。
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
```

#### 7. 对数损失 (Log Loss)
对数损失衡量了模型预测概率分布与真实分布之间的差异，常用于概率预测任务。
```python
from sklearn.metrics import log_loss
loss = log_loss(y_true, y_proba)
```

### 示例代码
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用上述指标评估分类器性能：
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, log_loss

# 假设这是真实的标签和预测的结果
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]
y_proba = [0.1, 0.9, 0.4, 0.2, 0.8]

# 计算各项指标
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred, average='binary')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='binary')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='binary')
auc = roc_auc_score(y_true, y_proba)
loss = log_loss(y_true, y_proba)

print(f"Accuracy: {accuracy}")
print(f"Precision: {precision}")
print(f"Recall: {recall}")
print(f"F1 Score: {f1}")
print(f"AUC-ROC: {auc}")
print(f"Log Loss: {loss}")
```



			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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