sklearn---评价指标
查看sklearn支持的评价指标:
import sklearn
sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())
['accuracy',
'adjusted_mutual_info_score',
'adjusted_rand_score',
'average_precision',
'balanced_accuracy',
'brier_score_loss',
'completeness_score',
'explained_variance',
'f1',
'f1_macro',
'f1_micro',
'f1_samples',
'f1_weighted',
'fowlkes_mallows_score',
'homogeneity_score',
'jaccard',
'jaccard_macro',
'jaccard_micro',
'jaccard_samples',
'jaccard_weighted',
'max_error',
'mutual_info_score',
'neg_log_loss',
'neg_mean_absolute_error',
'neg_mean_squared_error',
'neg_mean_squared_log_error',
'neg_median_absolute_error',
'normalized_mutual_info_score',
'precision',
'precision_macro',
'precision_micro',
'precision_samples',
'precision_weighted',
'r2',
'recall',
'recall_macro',
'recall_micro',
'recall_samples',
'recall_weighted',
'roc_auc',
'v_measure_score']
sklearn---评价指标的更多相关文章
- sklearn调用分类算法的评价指标
sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdf ...
- 利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目(在这个过程中学习关于模型性能的评价指标,如accuracy,precision,recall,混淆矩阵)
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...
- sklearn聚类评价指标
sklearn中的指标都在sklearn.metric包下,与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下,聚类相关的指标分为两类:有监督指标和无监督指标,这两类指标分别在skl ...
- 机器学习之sklearn——聚类
生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征 ...
- 使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型
使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预 ...
- Sklearn中的回归和分类算法
一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完 ...
- sklearn机器学习-泰坦尼克号
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
- Python机器学习笔记:sklearn库的学习
网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常 ...
- sklearn:Python语言开发的通用机器学习库
引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问 ...
- 回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的 ...
随机推荐
- 带有连接池的Http客户端工具类HttpClientUtil
一.背景 业务开发中,经常会遇到通过http/https向下游服务发送请求.每次都要重复造轮子写HttpClient的逻辑,而且性能.功能参差不齐.这里分享一个高性能的.带连接池的通用Http客户端工 ...
- requests访问https站点证书告警问题
背景 想使用api的方式去访问公司内部azkaban平台,https站点,azkaban的官方api文档使用的curl语句,如下: curl -k -X POST --data "actio ...
- git强制合并另一个分支
New分支和Old分支都修改了同样的部分,有冲突,但是想在Old分之上合并New分支的内容,并且以New分支为主,就是不自己手动解决冲突,碰到冲突,直接以New分支为主. 参考 https://git ...
- candlestick用法
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLoc ...
- vue 学习记录
模板:通常是指html模板 组件component的概念: 在 Vue 里,一个组件本质上是一个拥有预定义选项的一个 Vue 实例, 将组件看作自定义的HTML元素.使用组件的前提是创建并注册组件 v ...
- [数据库] SQL 语法之进阶篇
一.创建计算字段 下面介绍什么是计算字段,如何创建计算字段,以及如何从应用程序中使用别名引用它们. 1.1 计算字段 存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式,下面举几个例子. 需要显示公司 ...
- Dubbo简介与使用
1:Dubbo是什么 阿里生产的一种rpc 实现框架 Dubbo 是一个分布式服务框架,是阿里巴巴开源项目 ,被国内电商及互联网项目中使用. Dubbo 致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用 ...
- 【C++】如何使用GCC生成动态库和静态库
一.静态库和动态库的定义及区别 程序编译的四个过程: 1.预处理 展开头文件/宏替换/去掉注释/条件编译(.i后缀) 2.编译 检查语法,生成汇编(.s后缀) 3.汇编 汇编代码转换成机 ...
- centos7.x下环境搭建(一)--yum方式安装mysql5.7
前两天因为数据库被黑客攻击,导致数据被删除,数据库被损坏,系统重新安装了一下,所以环境也需要重新再搭一遍,包括mysql.nodejs.git.nginx和redis的安装.由于之前安装的mysql安 ...
- nginx报错111: Connection refused
最近遇到了nginx疯狂抛错,access.log一天一共5W多条,但error.log中有大概9K多条,基本都是111: Connection refused,这到底是为什么呢? 从日志看起 我们还 ...