sklearn: metrics

最新推荐文章于 2025-04-15 00:20:04 发布
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这篇博客介绍了sklearn.metrics模块中用于聚类效果评估的Calinski-Harabasz得分。该指标通过比较簇内协方差和簇间协方差来衡量聚类质量，高分表示类别内部紧密、类别间分离明显。

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

sklearn中的评估模块. 主要用于对结果好坏的评测.

聚类 Cluster

  • sklearn.metrics.calinski_harabaz_score()

    使用Calinski-Harabasz(CH)指标评价聚类结果.

    CH指标通过簇内的稠密程度和簇间的离散程度来评估聚类的效果, 公式为:

    s(k)=tr(

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sklearn中的metrics
jediael_lu的专栏
07-15 2850
文章目录MSE交叉验证准确率、精度、召回率、F1、AUC准确率混淆矩阵精度、召回率、F1ROC & AUC阈值衡量、ROC曲线阈值选择ROC曲线 多分类的metrix问题，请见多分类问题。 MSE 我们先看一下回归问题常用的均方根误差MSE。 from sklearn.metrics import mean_squared_error housing_pred = lin_reg.predict(housing_feature) lin_mse = mean_squared_error(housin
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