python中argmax、append、confusion_matrix、classification_report用法

最新推荐文章于 2022-12-26 09:45:00 发布
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本文介绍机器学习中关键的评估技巧，包括使用np.argmax获取最大值索引，利用list.append进行列表元素添加，通过confusion_matrix生成混淆矩阵以及classification_report生成分类报告，帮助读者深入理解模型评估方法。

np.argmax 返回最大值索引
list.append 列表添加元素
confusion_matrix 混淆矩阵
classification_report 分类报告

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python模型评估_1.机器学习之模型评估详解
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Apple iPhone 11 (A2223) 128GB 黑色 移动联通电信4G手机 双卡双待4999元包邮去购买 >模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法(兰德系数)、AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率(Accuracy)、精...
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python图像分类代码_医学图像 | 使用深度学习实现乳腺癌分类（附python演练）
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best_model = results.loc[results['Accuracy'].idxmax()]['Model'] best_accuracy = results.loc[results['Accuracy'].idxmax()]['Accuracy'] # 输出最优模型的评估报告 print(f"\n最优模型: {best_model}，准确率: {best_accuracy:.2f}") optimal_model = models[best_model] y_pred_best = optimal_model.predict(X_test) print("\n混淆矩阵:") print(confusion_matrix(y_test, y_pred_best)) print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred_best)) 输出所有模型的混淆矩阵和分类报告。
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为了对逻辑回归、K近邻、高斯朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和随机森林模型生成混淆矩阵和分类报告，可以在代码中加入 `confusion_matrix` 和 `classification_report` 的计算过程。以下是完整的实现代码： ```...
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主要介绍了详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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Python scikit-learn，分类模型的评估，精确率和召回率，classification_report转载：https://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/87968953 转载：https://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/87968953 分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。 混淆矩阵： 准确率是相对所有分类结果；精确率
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classification_report简介sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度，召回率，F1值等信息。 主要参数: y_true：1维数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵，目标值。 y_pred：1维数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵，分类器返回的估计值。 labels：array，shape = [n_label...
如何用python画好confusion matrix
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使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
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