Các chỉ số Sklearn trong Python là gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

Các sklearn . số liệu mô-đun thực hiện một số chức năng mất mát, điểm số và tiện ích để đo lường hiệu suất phân loại. Một vài số liệu có thể yêu cầu ước lượng xác suất của lớp dương, giá trị tin cậy hoặc giá trị quyết định nhị phân.

Hãy cân nhắc kỹ điều này, Sklearn trong Python là gì?

Scikit-learning là một thư viện máy học miễn phí cho Python . Nó có các thuật toán khác nhau như máy vector hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên và k-hàng xóm, và nó cũng hỗ trợ Python thư viện số và khoa học như NumPy và SciPy.

Sau đó, câu hỏi đặt ra là Neg_mean_squared_error là gì? Tất cả các đối tượng ghi điểm đều tuân theo quy ước rằng giá trị trả về cao hơn tốt hơn giá trị trả về thấp hơn. Do đó, các chỉ số đo lường khoảng cách giữa mô hình và dữ liệu, chẳng hạn như chỉ số. mean_squared_error, có sẵn dưới dạng neg_mean_squared_error trả về giá trị bị phủ định của chỉ số.

Ngoài ra, điểm chính xác trong Sklearn là gì?

Sự chính xác phân loại ghi bàn . Trong phân loại đa nhãn, hàm này tính toán tập hợp con sự chính xác : bộ nhãn được dự đoán cho một mẫu phải khớp chính xác với bộ nhãn tương ứng trong y_true. Trong phân loại nhị phân và đa lớp, hàm này bằng với hàm jaccard_score.

Điểm f1 trong Python là gì?

Tính toán Điểm F1 , còn được gọi là F- cân bằng ghi bàn hoặc F-đo. Các Điểm F1 có thể được hiểu là giá trị trung bình có trọng số của độ chính xác và độ thu hồi, trong đó Điểm F1 đạt giá trị tốt nhất ở mức 1 và giá trị kém nhất ghi bàn ở 0. Sự đóng góp tương đối của độ chính xác và thu hồi đối với Điểm F1 bằng nhau.