Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true

In [5]: from sklearn import preprocessing ...: le =preprocessing.LabelEncoder() ...: le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) ...: print('标签个数:%s'% le.classes_) ...: print('标签值标准化:%s' % le.transform(["t

关于这句from future import absolute_import的作用: 直观地看就是说"加入绝对引入这个新特性".说到绝对引入,当然就会想到相对引入.那么什么是相对引入呢?比如说,你的包结构是这样的: pkg/ pkg/init.py pkg/main.py pkg/string.py 如果你在main.py中写import string 那么在Python 2.4或之前, Python会先查找当前目录下有没有string.py, 若找到了,则引入该模块,然后你在main

在运行集成学习的多数投票分类代码时,出现错误 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

EnableAutoConfiguration注解 http://www.51gjie.com/javaweb/1046.html springboot@EnableAutoConfiguration 注解的作用以及加载流程 https://blog.csdn.net/qq_36872046/article/details/83662761 mybatis源码-@Mapper @MapperScan配置及注入原理 https://www.jianshu.com/p/dba49fc5a741 Sp

train_test_split函数用于将数据划分为训练数据和测试数据. train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data ,  train_target ,  test_size=0.4,   random_state=0) 参数解释:train_data:所要划分的样本特征集trai

__future__是python2的概念,其实是为了使用python2时能够去调用一些在python3中实现的特性 1.absolute_import from __future__ import absolute_import 这是一个在py2.x中导入3.x的导入特性的语句, 是为了区分出绝对导入和相对导入 声明为绝对引用.因为在Python 2.4或之前默认是相对引用,即先在本目录下寻找模块.但是如果本目录中有模块名与系统(sys.path)模块同名冲突,而想要引用的是系统模块时,该声明

一.package关键的作用 1.包的概念 package翻译为包,本质上就是一个文件夹,通过包组织项目结构的过程,就是通过包对应的文件夹管理.java和.class文件的过程. 2.包的作用 通过包来组织项目结构,可以是项目结构清晰,便于维护. 不同的包相当于不同的前缀,使的不同包下相同名称的类不冲突. 类的全路径名称就是类的完整名称,即[包名.类名]:我们常用的类名其实是类的简单名称. 3.包的定义 包名通常采用公司域名的倒写形式作为前缀,防止包名的冲突.重复. 包名的声明必须放在.java

阅读代码的时候会看到下面语句: from __future__ import print_function 该语句是python2的概念,那么python3对于python2就是future了,也就是说,在python2的环境下,超前使用python3的print函数. 在python2.x的环境是使用下面语句,第二句语法检查通过,第三句语法检查失败 from __future__ import print_function print('you are good') # syntax pass

在查看TensorFlow的底层优化器时候看到from __future__ import absolute_import 查找相关资料后发现 这个语句的意思是加入绝对引用的特征 直白的意思是,比如: 在你的包pkg中有这样的结构: pkg/ pkg/striing.py pkg/main.py 假如你在main.py中想要引用string.py则应写入import string but 这种写法引用的是pkg/string.py这个string即引用的是相同目录下的string 如果:我要引用

在@Import注解的参数中可以填写类名,例如@Import(Abc.class),根据类Abc的不同类型,spring容器有以下四种处理方式: 1. 如果Abc类实现了ImportSelector接口,spring容器就会实例化Abc类,并且调用其selectImports方法: 2. DeferredImportSelector是ImportSelector的子类,如果Abc类实现了DeferredImportSelector接口,spring容器就会实例化Abc类,并且调用其selectI

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则,在sklearn中有完整的实现,api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数. 官方接口说明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html 不过这个接口只限于进行二分类任务.! 下面主要是对官方接口做一下翻译. 接口函数   sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y

官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 curve : [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate

1 accuracy_score:分类准确率分数是指所有分类正确的百分比.分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型.常常误导初学者:呵呵. sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例:如果为False,返回正确分类的样本数 import numpy

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&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn:multiclass与multilabel,one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即mult

模型评估方法 假如我们有一个带标签的数据集D,我们如何选择最优的模型? 衡量模型好坏的标准是看这个模型在新的数据集上面表现的如何,也就是看它的泛化误差.因为实际的数据没有标签,所以泛化误差是不可能直接得到的.于是我们需要在数据集D上面划分出来一小部分数据测试D的性能,用它来近似代替泛化误差. 有三种方法可以进行上面的划分操作:留出法.交叉验证法.自助法. 留出法: 留出法的想法很简单,将原始数据直接划分为互斥的两类,其中一部分用来训练模型,另外一部分用来测试.前者就是训练集,后者就是测试集. 在

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Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful supervised learning methods, which constructs a decision tree model, which will be used to make predictions. The main advantage of this model is that a huma