Video: Co je to metrika Sklearn v Pythonu?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:34
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:
Co je PCA Sklearn?
PCA využívající Python (scikit-learn) Běžnějším způsobem, jak urychlit algoritmus strojového učení, je použití analýzy hlavních komponent (PCA). Pokud je váš algoritmus učení příliš pomalý, protože vstupní rozměr je příliš vysoký, pak může být rozumnou volbou použití PCA k jeho urychlení
Co je norma v Pythonu?
Numpy.linalg.norm. Pokud je osa 2-tice, specifikuje osy, které obsahují 2-D matice, a maticové normy těchto matic se vypočítají. Pokud je osa Žádná, vrátí se buď vektorová norma (když x je 1-D), nebo maticová norma (když x je 2-D)