Vad är Sklearn-mått i Python?
Vad är Sklearn-mått i Python?

Video: Vad är Sklearn-mått i Python?

Video: Vad är Sklearn-mått i Python?
Video: Machine Learning with Scikit-Learn Python | Accuracy, F1 Score, Confusion Matrix 2024, November
Anonim

De lära sig . metrik modulen implementerar flera förlust-, poäng- och hjälpfunktioner för att mäta klassificeringsprestanda. Vissa metrik kan kräva sannolikhetsuppskattningar av den positiva klassen, konfidensvärden eller binära beslutsvärden.

Med tanke på detta, vad är Sklearn i Python?

Scikit-lär dig är ett gratis maskininlärningsbibliotek för Pytonorm . Den har olika algoritmer som stödvektormaskin, slumpmässiga skogar och k-grannar, och den stöder också Pytonorm numeriska och vetenskapliga bibliotek som NumPy och SciPy.

Därefter är frågan, vad är Neg_mean_squared_error? Alla poängmålsobjekt följer konventionen att högre avkastningsvärden är bättre än lägre avkastningsvärden. Alltså mått som mäter avståndet mellan modellen och data, som mått. mean_squared_error, finns tillgängliga som neg_mean_squared_error som returnerar det negerade värdet av måttet.

Dessutom, vad är noggrannhetspoäng i Sklearn?

Noggrannhet klassificering Göra . I fleretikettsklassificering beräknar denna funktion delmängd noggrannhet : uppsättningen etiketter som förutspås för ett prov måste exakt matcha motsvarande uppsättning etiketter i y_true. I binär- och multiklassklassificering är denna funktion lika med jaccard_score-funktionen.

Vad är f1-poäng i Python?

Beräkna F1 poäng , även känd som balanserad F- Göra eller F-mått. De F1 poäng kan tolkas som ett vägt medelvärde av precisionen och återkallelsen, där en F1 poäng når sitt bästa värde vid 1 och sämst Göra vid 0. Det relativa bidraget av precision och återkallelse till F1 poäng är jämlika.

Rekommenderad: