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:

我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦,安装代码conda install python-graphviz) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 配置开发环境&安装sklearn 如果已经安装了Python,但没有所需的

jupyter 安装.配置及使用笔记 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-2-22 絮絮叨叨篇的前言 早在大四做毕业设计的时候用过jupyter notebook,交互性非常好,研究生阶段继续使用,受益匪浅,自己安装了一下,记录一下使用过程. 技巧篇后续补上~ 开始耍起来吧 1. jupyter 安装篇 见博客 python 库安装笔记 2.启动命令: (1)在cmd中,?输入"ipython noteb

安装sklearn需要的库请全部在万能仓库下载: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 安装方法请看: python安装w

Python3.7 + jupyter安装(CentOS6.5) 方法一(anaconda): anaconda是一个开源的Python发行版本 包含conda,python等大量的科学包以及依赖 优点:开箱即用,无需自己解决兼容问题 缺点:比较庞大,安装包600M,解压出来3.5G 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载安装脚本(600M) 执行交互式脚本,自定义安装目录 最后不要执行初始化文件,让它单独存

jupyter安装,修改登录密码,启动     1.安装jupyter: pip install jupyter     (如果报错) pip install jupyter notebook   2.生成jupyter的配置文件 jupyter notebook --generate-config 3.修改jupyter的配置文件 vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 将293行 #c.NotebookApp.token = '<generated

1.通过python的pip方式安装jupyterpython和pip都安装好后,通过cmd进入命令提示窗口,找到python安装目录下的Script目录,例如我的是路径是:C:\Program Files\PYTHON\Scripts,输入命令:pip install jupyter ,并回车,会自动进行安装. 此时点击右上方的“New->Python3”即可开始编辑(我只安装了python3版本所以默认内核是3) 2.更改jupyter的工作路径刚安装完成后的的jupyter默认工作目录是你

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

今天在安装 Python 的 sklearn 包时出现了 Cannot uninstall 'numpy' 和 Cannot uninstall 'scipy' 错误,下面记录了我尝试了很多网上的方法后最终成功的解决方法. 终端执行 pip install scikit-learn 后,出现 Cannot uninstall 'numpy'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine w

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

jupyter安装出现问题:安装后无法打开 traitlets.traitlets.TraitError: Could not decode 'C:\Users\\xce\xa2\xcc\xf0\xd0\xc4\xd3\xef\.jupyter' for unicode trait 'config_dir' of a NotebookApp instance. 解决办法:将下面一段代码保存为py文件,文件名为“python jupyter_nootbook_start.py”,以后运行该文件即可

jupyter安装小结 更新时间:2016年03月13日 15:42:37   投稿:hebedich    我要评论 jupyter (之前的 ipython notebook )于我的最大意义在于,让学习进程和探索进程变得可累积,正如它的原先名字中的 notebook 所暗示的那样,作为学习的记录者,方便你随时捡起学习的进度,增量式地前进 前段时间一直使用pycharm写pandas程序,对于大数据开发而言,开发一般是走一步想一步,pycharm不适合.网上推荐使用jupyter noteb

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown.用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等. 一 安装 Windows: 使用pip进行安装 pip install jupyter 注:Jupyter安装需要Python 3.3或更高版本,或Python 2.7. 升级操作 pip install --upgrade pip 安装过程比较漫长,大概需要5min左右. 二  运行 j

注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] >>> mean_absolute_error(y_true, y_pred) 0.5 >>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7,

安装SK-Learn需要依赖的Python安装包有: Python (>= 2.6), NumPy (>= 1.3), SciPy (>= 0.7), 下载python的各种包的地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在下载各种包的时候要注意版本的选择: ①查看本地安装的python的版本,使用如下命令 python -V ②下载软件 我的安装的python是32位,因此我需要下载,并按如下顺序安装 numpy-1.12.1+mkl-c

安装jupyter notebook的流程(注意python至少需要3.6版本) python -m pip install jupyter  #安装jupyter python -m pip install –upgrade juypter  #更新升级 注:这个会比较慢,最好设置时间,或者利用镜像更新 设置时间:python -m pip –default-timeout=300 install –upgrade juypter 利用镜像:python -m pip install –upg

安装sklearn过程出现挺多问题的.这里记录下一下问题点避免下次走弯路 1.安装ANACONDA,避免太多插件的手动安装,选用版本Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.rar 2.安装visualcppbuildtools full.exe环境支持 3.如果framework版本太低也要更新安装 4.ValueError: path '/home/andy/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/cor e/include

https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 混淆矩阵说白了就是一张表格- 所有正确的预测结果都在对角线上,所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误,因为他们呈现在对角线外面. 举个直观的例子 这个表格是一个混淆矩阵 正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是只预测对了一个,其中一个判断为banana了,banana应该有8ge,但是5

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