Kaj je Sklearn metrika v Pythonu?
Kaj je Sklearn metrika v Pythonu?

Video: Kaj je Sklearn metrika v Pythonu?

Video: Kaj je Sklearn metrika v Pythonu?
Video: Indila - Dernière Danse (Clip Officiel) 2024, November
Anonim

The sklearn . meritve modul izvaja več funkcij izgube, rezultatov in uporabnosti za merjenje uspešnosti klasifikacije. nekaj meritve lahko zahteva ocene verjetnosti pozitivnega razreda, vrednosti zaupanja ali vrednosti binarnih odločitev.

Če upoštevamo to, kaj je Sklearn v Pythonu?

Scikit-uči se je brezplačna knjižnica strojnega učenja za Python . Vsebuje različne algoritme, kot so podporni vektorski stroj, naključni gozdovi in k-sosedje, podpira pa tudi Python numerične in znanstvene knjižnice, kot sta NumPy in SciPy.

Kasneje se postavlja vprašanje, kaj je Neg_mean_squared_error? Vsi objekti točkovanja sledijo konvenciji, da so višje donosne vrednosti boljše od nižjih donosnih vrednosti. Tako metrike, ki merijo razdaljo med modelom in podatki, kot so metrike. mean_squared_error, so na voljo kot neg_mean_squared_error ki vrnejo negirano vrednost metrike.

Poleg tega, kakšna je ocena točnosti v Sklearnu?

Natančnost razvrstitev rezultat . Pri klasifikaciji z več oznakami ta funkcija izračuna podmnožico natančnost : nabor oznak, predvidenih za vzorec, se mora natančno ujemati z ustreznim naborom oznak v y_true. V binarni in večrazredni klasifikaciji je ta funkcija enaka funkciji jaccard_score.

Kaj je rezultat f1 v Pythonu?

Izračunaj F1 rezultat , znan tudi kot uravnotežen F- rezultat ali F-mera. The F1 rezultat se lahko razlaga kot tehtano povprečje natančnosti in priklica, kjer je an F1 rezultat doseže svojo najboljšo vrednost pri 1 in najslabšo rezultat pri 0. Relativni prispevek natančnosti in priklica k F1 rezultat so enakovredni.

Priporočena: