Mikä on Sklearn-metriikka Pythonissa?
Mikä on Sklearn-metriikka Pythonissa?

Video: Mikä on Sklearn-metriikka Pythonissa?

Video: Mikä on Sklearn-metriikka Pythonissa?
Video: Gauss Elimination With Partial Pivoting In Python | Numerical Methods 2024, Marraskuu
Anonim

The sklearn . mittareita moduuli toteuttaa useita häviö-, piste- ja apufunktioita luokituksen suorituskyvyn mittaamiseksi. Jonkin verran mittareita saattaa edellyttää positiivisen luokan todennäköisyysestimaatteja, luottamusarvoja tai binaarisia päätösarvoja.

Kun tämä otetaan huomioon, mikä on Sklearn Pythonissa?

Scikit-learry on ilmainen koneoppimiskirjasto Python . Se sisältää erilaisia algoritmeja, kuten tukivektorikonetta, satunnaisia metsiä ja k-naapureita, ja se tukee myös Python numeeriset ja tieteelliset kirjastot, kuten NumPy ja SciPy.

Tämän jälkeen kysymys kuuluu, mikä on Neg_mean_squared_error? Kaikki pisteytysobjektit noudattavat käytäntöä, jonka mukaan korkeammat palautusarvot ovat parempia kuin pienemmät palautusarvot. Näin ollen metriikot, jotka mittaavat mallin ja datan välistä etäisyyttä, kuten metriikka. mean_squared_error, ovat saatavilla muodossa neg_mean_squared_error jotka palauttavat metriikan negatiivisen arvon.

Lisäksi mikä on tarkkuuspisteet Sklearnissa?

Tarkkuus luokitus pisteet . Multilabel-luokituksessa tämä funktio laskee osajoukon tarkkuus : näytteelle ennustetun tarrajoukon on vastattava täsmälleen y_true:n vastaavaa tunnistejoukkoa. Binääri- ja moniluokkaluokituksessa tämä funktio on yhtä suuri kuin jaccard_score-funktio.

Mikä on f1-pisteet Pythonissa?

Laske F1-pisteet , joka tunnetaan myös nimellä tasapainoinen F- pisteet tai F-mitta. The F1-pisteet voidaan tulkita tarkkuuden ja muistamisen painotetuksi keskiarvoksi, jossa an F1-pisteet saavuttaa parhaan arvonsa arvolla 1 ja huonoimmalla pisteet 0. Tarkkuuden ja muistamisen suhteellinen osuus F1-pisteet ovat tasa-arvoisia.

Suositeltava: