sklearn metrics解释

最新推荐文章于 2025-04-15 00:20:04 发布
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本文深入探讨了机器学习评估指标中的召回率及其计算方法，同时解析了混淆矩阵的使用，强调了真实标签与预测标签的正确顺序对于准确评估的重要性。

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

from sklearn.metrics import recall_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
recall_score(y_true, y_pred)

y_true,y_pred，顺序不要写反，写反结果是错误的

cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

这个写反结果也是一样的，最好真实的标签在前

sklearn: metrics
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06-21 3666
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(Bk)tr(Wk)m−kk−1s(k) = \frac{tr(B_k)}{tr(W_k)} \
python sklearn metrics_sklearn.metrics中的评估方法
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1.confusion_matrix利用混淆矩阵进行评估混淆矩阵说白了就是一张表格-所有正确的预测结果都在对角线上，所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误，因为他们呈现在对角线外面。举个直观的例子这个表格是一个混淆矩阵正确的值是上边的表格，混淆矩阵是下面的表格，这就表示，apple应该有两个，但是只预测对了一个，其中一个判断为banana了，banana应该有8ge，但是5个预测对了3个判...
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sklearn metrics绘制多分类ROC曲线（参考官方sklearn官方）
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sklearn中的metrics
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sklearn学习笔记之metrics
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sklearn metrics
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Scikit-learn（简称sklearn）是一个开源的Python机器学习库，它实现了许多用于数据分析和机器学习的算法。在sklearn中，metrics模块提供了用于评估模型性能的函数和类。这些评估指标通常用于分类、回归和聚类分析等任务。 分类任务的评价指标包括但不限于： - 准确率（accuracy）：正确分类的样本数占总样本数的比例。 - 精确率（precision）：正确预测为正类的样本数占所有预测为正类样本数的比例。 - 召回率（recall）：正确预测为正类的样本数占所有实际为正类样本数的比例。 - F1分数（F1-score）：精确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型的精确度和召回率之间的平衡。 - ROC-AUC：接收者操作特征曲线下面积，用于衡量分类器在所有可能阈值下的平均表现。 回归任务的评价指标包括但不限于： - 平均绝对误差（MAE）：预测值与真实值之间差的绝对值的平均。 - 均方误差（MSE）：预测值与真实值之间差的平方的平均。 - 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根。 - 决定系数（R^2）：衡量预测值与真实值之间拟合程度的一个指标。 聚类任务的评价指标包括但不限于： - 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：衡量样本与同类型其他样本的相似度与样本与异类型样本的相似度之间的差距。 - 轮廓分数（Silhouette Score）：所有样本轮廓系数的平均值。 此外，sklearn.metrics模块还提供了其他一些工具，如混淆矩阵（confusion_matrix）来可视化分类器的性能，以及交叉验证（cross-validation）相关的评分函数。
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