5、模型前工作流程与预处理

模型前工作流程与预处理

1. 多输出性能评估

在多输出回归任务中，我们可以使用 roc_auc_score 来衡量整体的多输出性能。示例代码如下：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_test, y_multi_pre)

也可以按花的类型逐列进行评估，使用 accuracy_score 和 roc_auc_score 分别计算准确率和AUC值。示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
print ("Multi-Output Scores for the Iris Flowers: ")
for column_number in range(0,3):
    print ("Accuracy score of flower " + str(column_number), accuracy_score(y_test[:,column_number], y_multi_pred[:,column_number]))
    print ("AUC score of flower " + str(column_number), roc_auc_score(y_test[:,column_number], y_multi_pre[:,column_number]))
    print ("")
</