文章目录

目录
- 模型评估
- 评价指标
- 1.分类评价指标
- - acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告
  - - 1.准确率
    - - 方式一：accuracy_score
      - 方式二：metrics
    - 2.召回率
    - 3.F1分数
    - 4.混淆矩阵
    - 5.分类报告
    - 6.kappa score
  - ROC
  - - 1.ROC计算
    - 2.ROC曲线
    - 3.具体实例
- 2.回归评价指标
- 3.聚类评价指标
- - 1.Adjusted Rand index 调整兰德系数
  - 2.Mutual Information based scores 互信息
  - 3.Homogeneity, completeness and V-measure
  - 4.Fowlkes-Mallows scores
  - 5.Silhouette Coefficient 轮廓系数
  - 6.Calinski-Harabaz Index
- 4.其他

estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。
Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。
通过测试集上评估预测误差：sklearn Metric函数用来评估预测误差。

评价指标

评价指标针对不同的机器学习任务有不同的指标，同一任务也有不同侧重点的评价指标。
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。

1.分类评价指标

acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告

1.准确率

方式一：accuracy_score

# 准确率
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8]
y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9]accuracy_score(y_true, y_pred)
Out[127]: 0.33333333333333331accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)  # 类似海明距离，每个类别求准确后，再求微平均
Out[128]: 3

方式二：metrics

宏平均比微平均更合理，但也不是说微平均一无是处，具体使用哪种评测机制，还是要取决于数据集中样本分布

宏平均（Macro-averaging），是先对每一个类统计指标值，然后在对所有类求算术平均值。
微平均（Micro-averaging），是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵，然后计算相应指标。参考博客

from sklearn import metrics
metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro')  # 微平均，精确率
Out[130]: 0.33333333333333331metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='macro')  # 宏平均，精确率
Out[131]: 0.375metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2, 3], average='macro')  # 指定特定分类标签的精确率
Out[133]: 0.5

其中average参数有五种：(None, ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’, ‘samples’)

2.召回率

metrics.recall_score(y_true, y_pred, average='micro')
Out[134]: 0.33333333333333331metrics.recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
Out[135]: 0.3125

3.F1分数

metrics.f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')
Out[136]: 0.37037037037037035

4.混淆矩阵

# 混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_true, y_pred)Out[137]:
array([[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 1, ..., 0, 0, 0],[0, 1, 0, ..., 0, 0, 1],..., [0, 0, 0, ..., 0, 0, 1],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 1, 0]])

横为true label 竖为predict

5.分类报告

# 分类报告：precision/recall/fi-score/均值/分类个数from sklearn.metrics import classification_reporty_true = [0, 1, 2, 2, 0]y_pred = [0, 0, 2, 2, 0]target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))

包含：precision/recall/fi-score/均值/分类个数

6.kappa score

kappa score是一个介于(-1, 1)之间的数. score>0.8意味着好的分类；0或更低意味着不好（实际是随机标签）

 from sklearn.metrics import cohen_kappa_scorey_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]cohen_kappa_score(y_true, y_pred)

ROC

1.ROC计算

import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_auc_scorey_true = np.array([0, 0, 1, 1])y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])roc_auc_score(y_true, y_scores)

2.ROC曲线

 y = np.array([1, 1, 2, 2])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, scores, pos_label=2)

3.具体实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cyclefrom sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from scipy import interp# Import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 画图
all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))# Then interpolate all ROC curves at this points
mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)
for i in range(n_classes):mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])# Finally average it and compute AUC
mean_tpr /= n_classesfpr["macro"] = all_fpr
tpr["macro"] = mean_tpr
roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])# Plot all ROC curves
plt.figure()
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'''.format(roc_auc["micro"]),color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'''.format(roc_auc["macro"]),color='navy', linestyle=':', linewidth=4)colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])
for i, color in zip(range(n_classes), colors):plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'''.format(i, roc_auc[i]))plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

2.回归评价指标

回归是对连续的实数值进行预测，而分类中是离散值。

3.聚类评价指标

参考博客

1.Adjusted Rand index 调整兰德系数


>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]>>> metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)

2.Mutual Information based scores 互信息


>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]>>> metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels_pred)
0.22504

3.Homogeneity, completeness and V-measure

同质性homogeneity：每个群集只包含单个类的成员。
完整性completeness：给定类的所有成员都分配给同一个群集。

>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]>>> metrics.homogeneity_score(labels_true, labels_pred)
0.66...>>> metrics.completeness_score(labels_true, labels_pred)

4.Fowlkes-Mallows scores

5.Silhouette Coefficient 轮廓系数

6.Calinski-Harabaz Index

4.其他