python学习记录十九-Jupyter如何验证模型的准确性

最新推荐文章于 2025-01-15 19:15:07 发布
最新推荐文章于 2025-01-15 19:15:07 发布
阅读量2k 收藏 4
点赞数
分类专栏： 笔记
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/weixin_39425607/article/details/117415742
版权

如何测量模型的准确性？
1.需要将数据集分成两组，一组用于培训train，另一组用于测试testing
比例是7：3
2. 收集测试数据集
在这里插入图片描述
3.查看accurary_score可得知每次的数据集结果，可运行多次
test_size=0.2,意思是训练数据是0.8，测试数据是0.2
在这里插入图片描述

精准度分析：如何衡量机器学习模型的准确性
z_ran的博客
12-05 7599
模型评估
模型评估（一）—— 准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率（Recall），F1-Score的总结
weixin_46490424的博客
03-07 5724
True Positive(TP)：实际为正，预测也为正 True Negative(TN)：实际为负，预测也为负 False Positive(FP)：实际为负，预测为正 False Negative(FN)：实际为正，预测为负 在二分类问题中可以用以下的Confusion Matrix来表示: 准确率（Accuracy），是预测正确的样本占全部样本的比例。 精确率（Precision），也叫...
模型精度校验
alibote的博客
04-27 2394
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、模型精度校验二、模型精度校验方法1.avg2.AVG3.余弦相似度COS总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章
怎么验证大模型的结果准确性
最新发布
CDA数据分析师
01-15 2024
通过系统性地采取上述步骤，可以有效验证大模型的准确性，确保其在实际应用中的可靠性和有效性。这一过程不仅适用于通用任务，还可以根据具体需求进行调整和优化。在这个快速发展的领域，持续学习和应用最新的技术和方法，将有助于开发出更强大、更准确的模型。通过如CDA等专业认证的学习和应用，个人与团队将能够更好地应对未来数据驱动的挑战。
机器学习数学之模型检验
weixin_56502094的博客
03-29 1549
使用均方误差（MSE：全称Mean Square Error），误差越小，精度越高，模型越好。
机器学习——模型评估，选择与验证
weixin_45588852的博客
04-07 4585
文章目录机器学习——模型评估，选择与验证训练集与测试集为什么要有训练集与测试集如何划分训练集与测试集欠拟合与过拟合欠拟合过拟合偏差与方差模型误差来源偏差与方差验证集与交叉验证为什么需要验证集k折交叉验证集成学习自助法衡量回归的性能指标MSERMSEMAER-Squared准确度的缺陷混淆矩阵精准率与召回率精准率召回率精准率与召回率之间的关系应该选精准率还是召回率作为性能指标？F1 Score什么是F1 ScoreROC曲线与AUCROC曲线AUCsklearn中的分类性能指标accu\fracy_score
Python-为深度学习Python一书的Jupyter笔记本代码示例
08-11
4. 模型评估：使用验证集和测试集评估模型的准确性和泛化能力。 5. 可视化：利用matplotlib或seaborn库绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线，帮助理解模型学习动态。 6. 实战应用：可能涵盖一些实际问题的解决方案...
scikit-learn:Jupyter笔记本，使用scikit-learn训练模型
04-29
实际上，scikit-learn支持许多其他算法，如决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、神经网络等，以及集成学习方法，如网格搜索、交叉验证和模型选择工具。通过Jupyter Notebook，你可以逐步探索这些概念，不断优化你...
esm:McAfee SIEM API-Jupyter笔记本
05-16
通过编写和运行Python代码，不仅可以自动化执行日常任务，还能探索海量安全事件中的模式和异常，提升安全运营的效率和准确性。Jupyter Notebook的交互性使得这个过程更加直观和易于理解，对于安全分析师和开发人员来...
Jupyter笔记本面部识别工具：face_recognizer-for-jupyter安装指南
Jupyter Notebook结合face_recognizer-for-jupyter的优势在于其易用性和交互性，它允许用户在每个代码块执行后立即看到结果，这对于理解面部识别算法的工作原理和调试代码非常有帮助。用户不需要深入了解复杂的编程...
Python的概率统计和机器学习：Springer的Jupyter笔记本书“概率，统计和机器学习的Python”
02-04
《概率，统计和机器学习的Python》是Springer出版社推出的一本基于Jupyter Notebook的教材，旨在帮助读者深入理解概率统计理论以及如何在Python环境中应用这些理论进行机器学习。本书结合了理论与实践，通过丰富的...
3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果）
04-01
3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果） 另有两组数据：处理后Mnist数据集 处理正确率接近97% 适合初学者学习
《机器学习实战》第二章，KNN算法在jupyter中实验
CHERRY0926的博客
04-22 3089
1、首先在jupyter中New一个Untitle.ipynb，然后将它重命名为kNN.py，接着在kNN.py中输入一下代码(课本代码)：注：以下代码中，存在我自己的测试数据文件的路径，你们要改为自己测试数据文件的路径from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],...
基于jupyter对数据的分析方法
atonio_Tao的博客
05-19 6767
用Jupter进行机器学习的入门练习（自用）——（1）模型的建立和精确度测试
m0_52974810的博客
06-09 2827
包括了数据集获得的网站，和一个入门的机器学习的联系项目（基于Jupyter），总结了机器学习联系中的基本操作流程和学习过程中遇到的问题。
Python 手写数字识别的实现(pytorch框架) 超详细版本-jupyter notebook
热门推荐
weixin_43718786的博客
03-28 2万+
本文详细介绍了如何构建LeNet-5神经网络用于手写数字识别。 文中大量的代码解释包含在代码行后的注释中，请注意查看。 下面的代码在谷歌云盘的colab上运行，也可以在jupyter notebook上运行
人工智能之模型评估之准确率
攻城狮小关的博客
09-13 985
1.模型评估之准确率 在jupyter notebook中运行 2.来吧展示 3.k=5的时候 4.准确率的计算，以及k=1时的比较 希望能帮到大家，问你们要一个赞，你们会给吗，谢谢大家 版权声明：本文版权归作者（@攻城狮小关）和优快云共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。 大家写文都不容易，请尊重劳动成果~ 交流加Q：1909561302 博客园地址https://www.cnblogs.com/gua..
机器学习03|万字：正则化 【详解及jupyter代码】
IanYue的博客
09-21 1472
在这个实验中，是以Logistic回归作为基础，将再次复习Logistic回归，对Logistic回归将有更深的理解。通过对比未进行正则化的Logistic回归与正则化的Logistic回归在相同数据集上的表现来理解正则化缓解过拟合现象的作用。
Pytorch 计算误判率，计算准确率，计算召回率
重剑无锋博客
03-08 6479
下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标 1.计算正确率 获取每批次的预判正确个数 train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum() 该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数 获取训练集总的预判正确个数 train_acc += train_correct.data[0] #用来计算正确率 准确率 ： train_acc / (len(train_data)) 2.误判率 举例：当你是二分类时，你需要计算 原标签...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值