Scikit-Learn 常用函数

1、数据集划分

函数原型：

train_test_split(train_data, train_label, test_size=None, random_state=None, shuffle=True)

train_data：数据集的数据，可以是列表或者numpy数组
train_label：数据集的标签
test_size：测试集的样本占比(0.0, 1.0)，如果是整数的话就是样本的数量
random_state：随机数的种子
shuffle: 是否需要打乱数据集
返回划分完成的数据，顺序：训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签

实例：

# 导入相关函数
from sklearn.model_selection import train_test_split# 按照测试集占0.2得比例划分数据集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

2、评估指标

sklearn.metrics：

accuracy_score：准确率
average_precision_score：平均准确率
confusion_matrix：混淆矩阵
precision_score：精确率，查准率
recall_score：召回率
f1_score：FI值
classification_report：包含precision_score、recall_score、f1_score

xx(y_true, y_pred):

y_true : numpy数组shape = [n_samples]，真实标签值
y_pred : numpy数组shape = [n_samples]，预测值

实例：

# 导入相关函数
from sklearn.model_selection import confusion_matrix# 计算混淆矩阵
confu_matrix = confusion_matrix(y_true=train_label, y_pred=train_pred)

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