sklearn学习5-----模型评估(1) 分类度量
一、分类度量
1、混淆矩阵:
2、classification_report
3、汉明损失
4、jaccard相似系数得分
5、准确率、召回率和F_measure
3、
转载于:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/9139886.html
sklearn学习5-----模型评估(1) 分类度量相关推荐
- 西瓜书学习记录-模型评估与选择(第二章)
西瓜书学习记录-模型评估与选择 第二章啦 整个过程可以描述为在训练集上去训练,在验证集上去调参,调完参之后再到训练集上去训练,直到结果满意,最后到测试集上去测试. 例子(反例): 上图选择蓝色的线,坏 ...
- (1-4)sklearn库的----模型评估
5,模型评估与选择 务必记住那些指标适合分类,那些适合回归. 一,分类问题 常见的分类模型包括:逻辑回归.决策树.朴素贝叶斯.SVM.神经网络等, 分类的模型评估指标包括以下几种: 1.TPR.FPR ...
- 【深度学习】——模型评估指标MAP计算实例计算
目录 一.知识储备 1.IOU--交集面积与并集面积之比 2.混淆矩阵(TP.FP.FN.TN) 问题1:上面的TP等具体是如何计算得到的? 3.精度precision&召回率recall 二 ...
- 统计学习:模型评估与选择--留出法(python实现)
使用测试集来测试学习器对新样本的判别能力,然后在测试集上的"测试误差"作为泛化误差的近似,且假设测试样本是从样本真实分布中独立同分布采用而得.这样的目的也就是利用测试样本模拟真实模 ...
- 【sklearn学习】模型网格化调参
导入包 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.esemble import RandomForestClassifi ...
- 迁移学习xlm-roberta-base模型应用于分类任务
下载模型 加载模型 这里不使用官网推荐的方式 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLMtokenizer = AutoT ...
- 人工智能概述、人工智能发展历程、人工智能主要分支、机器学习工作流程、完整机器学习项目的流程、机器学习算法分类、独立同分布、模型评估、深度学习简介
日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 1.1 人工智能概述 1 人工智能应用场景 2 人工智能小案例 ...
- k近邻算法,朴素贝叶斯算法,分类模型评估,模型调优
k近邻算法,朴素贝叶斯算法,分类模型评估,模型调优 k近邻算法 k近邻算法概述 k近邻算法代码实现 k近邻算法的评价 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法概述 朴素贝叶斯代码实现 朴素贝叶斯的评价 分类模型 ...
- 【模型评估_方法_交叉验证法】
上篇文章我们学习了模型评估的方法:留出法.自助法,接下来我们学习交叉验证法~ ****** 交叉验证 ****** 先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,然后,每次用k-1个子集的并集作为训练集, ...
最新文章
- 【转】电驴提示“该内容尚未提供权利证明,无法提供下载”之解决办法详解...
- 百度地图坐标系相关学习总结
- WIN7 WIN8 笔记本无线网卡MAC地址修改
- flink和kafka区别_Apache Flink和Kafka入门
- TinaFace:人脸检测新纪录!
- 【LINUX系列】之字符串搜索命令
- onload、DOMContentLoaded、$(document).ready(fn)、$(document).load(fn)
- 内核中的do while(0)
- 加快网站速度的最佳做法_(1)最小化http请求
- PLC编程入门基础技术知识
- 图像处理之直方图匹配
- Python文本处理(3)——文本表示之 one-hot 词向量(1)——纯小白都能懂!
- HDU3404POJ3533(Nim积摸版)
- STM32与jink连接烧录程序
- Unity 的Position和Rotation问题(坑)
- 计算机管理员权限粘贴文件,高手分析win10往c盘粘贴文件需要权限的详细解决对策...
- js 校验字符串是否为数字和字母组合
- 【Spark NLP】第 7 章:分类和回归
- 局域网内无法访问打印机的问题
- 海贼王83名刀:无上大快刀12工、大快刀21工、良快刀50工