Videó: Mi a Sklearn metrika a Pythonban?
2024 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:37
Az sklearn . mérőszámok A modul számos veszteség-, pontszám- és segédfunkciót valósít meg az osztályozási teljesítmény mérésére. Néhány mérőszámok szükség lehet a pozitív osztály valószínűségi becslésére, a megbízhatósági értékekre vagy a bináris döntési értékekre.
Ezt figyelembe véve, mi az a Sklearn a Pythonban?
Scikit-learn egy ingyenes gépi tanulási könyvtár a számára Piton . Különféle algoritmusokat tartalmaz, például támogató vektorgépet, véletlenszerű erdőket és k-szomszédokat, és támogatja a Piton numerikus és tudományos könyvtárak, mint a NumPy és a SciPy.
Ezt követően a kérdés az, hogy mi az a Neg_mean_squared_error? Minden pontozó objektum követi azt a konvenciót, hogy a magasabb hozamérték jobb, mint az alacsonyabb hozamérték. Így a metrikák, amelyek a modell és az adatok közötti távolságot mérik, mint például a metrikák. mean_squared_error, mint neg_mean_quared_error amelyek a metrika negált értékét adják vissza.
Ezenkívül mi a pontossági pontszám a Sklearnben?
Pontosság osztályozás pontszám . A többcímkés osztályozásnál ez a függvény egy részhalmazt számít ki pontosság : a mintához előre jelzett címkekészletnek pontosan meg kell egyeznie az y_true megfelelő címkekészletével. A bináris és többosztályos osztályozásban ez a függvény megegyezik a jaccard_score függvénnyel.
Mi az f1 pontszám Pythonban?
Számítsa ki a F1 pontszám , más néven kiegyensúlyozott F- pontszám vagy F-mérték. Az F1 pontszám a pontosság és a visszahívás súlyozott átlagaként értelmezhető, ahol an F1 pontszám legjobb értékét 1-nél és legrosszabbnál éri el pontszám a 0. A pontosság és a visszahívás relatív hozzájárulása a F1 pontszám egyenlőek.
Ajánlott:
Mi az a PCA Sklearn?
PCA Python használatával (scikit-learn) A gépi tanulási algoritmusok felgyorsításának gyakoribb módja a főkomponens-elemzés (PCA) használata. Ha a tanulási algoritmusa túl lassú, mert a bemeneti dimenzió túl magas, akkor a PCA használata a gyorsítás ésszerű választás lehet
Mi a norma a Pythonban?
Numpy.linalg.norm. Ha az tengely kétsoros, akkor meghatározza azokat a tengelyeket, amelyek 2D mátrixokat tartalmaznak, és ezeknek a mátrixoknak a mátrixnormáit a rendszer kiszámítja. Ha a tengely értéke Nincs, akkor vagy egy vektornorma (ha x 1-D) vagy egy mátrixnorma (ha x 2-D) kerül visszaadásra