Co je to metrika Sklearn v Pythonu?
Co je to metrika Sklearn v Pythonu?

Video: Co je to metrika Sklearn v Pythonu?

Video: Co je to metrika Sklearn v Pythonu?
Video: Приобретение уверенности в использовании Python в Excel — 2615 2024, Březen
Anonim

The sklearn . metriky modul implementuje několik ztrátových, skórovacích a užitečných funkcí pro měření výkonu klasifikace. Nějaký metriky může vyžadovat odhady pravděpodobnosti pozitivní třídy, hodnoty spolehlivosti nebo hodnoty binárních rozhodnutí.

Když vezmeme v úvahu toto, co je Sklearn v Pythonu?

Scikit-učte se je bezplatná knihovna pro strojové učení Krajta . Obsahuje různé algoritmy, jako je support vector machine, náhodné lesy a k-neighbours, a také podporuje Krajta numerické a vědecké knihovny jako NumPy a SciPy.

Následně je otázkou, co je Neg_mean_squared_error? Všechny skórovací objekty se řídí konvencí, že vyšší návratové hodnoty jsou lepší než nižší návratové hodnoty. Tedy metriky, které měří vzdálenost mezi modelem a daty, jako jsou metriky. mean_squared_error, jsou k dispozici jako neg_mean_squared_error které vracejí negovanou hodnotu metriky.

Co je navíc skóre přesnosti ve Sklearnu?

Přesnost klasifikace skóre . V klasifikaci multilabel tato funkce vypočítává podmnožinu přesnost : sada štítků předpovězená pro vzorek se musí přesně shodovat s odpovídající sadou štítků v y_true. V binární a vícetřídní klasifikaci je tato funkce rovna funkci jaccard_score.

Jaké je skóre f1 v Pythonu?

Vypočítejte skóre F1 , také známý jako vyvážený F- skóre nebo F-měřit. The skóre F1 lze interpretovat jako vážený průměr přesnosti a paměti, kde an skóre F1 dosáhne své nejlepší hodnoty při 1 a nejhorší skóre na 0. Relativní příspěvek přesnosti a vybavitelnosti k skóre F1 jsou si rovni.

Doporučuje: