sklearn metrics解释

理解召回率与混淆矩阵
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。 
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

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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)} \
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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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模块提供了从分类到回归、聚类、距离计算等多种场景的评估指标和工具。它的灵活性和丰富的功能，几乎覆盖了机器学习模型评估的所有需求。熟练掌握这些工具，能帮助我们全面分析和改进模型性能，是机器学习工作中的重要一环。中的一个重要模块，提供了丰富的评估指标和工具，用于评估分类、回归和聚类模型的性能。的详细介绍，包括分类、回归、聚类、距离计算和模型评分功能的使用。提供了多种评分工具，用于在模型验证中直接评估模型的性能。分类模型的评估指标主要用于衡量分类器在分类任务中的性能。都是一个不可或缺的模块。
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1 MSE(均方误差) MSE=metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) y_true：真实值； y_pred：预测值； sample_weight：权值默认为1； multioutput：默认为’uniform_average’，即计算所有元素的均方误差，返回为一个标量。 均方误差是指n个预测数据y和真实数据x对应点误差的平方和的均值，因此MSE公
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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。 - ...
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