Что такое метрики Sklearn в Python?
Что такое метрики Sklearn в Python?

Видео: Что такое метрики Sklearn в Python?

Видео: Что такое метрики Sklearn в Python?
Видео: Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python 2024, Марш
Anonim

В Sklearn . метрики Модуль реализует несколько функций потерь, оценки и полезности для измерения эффективности классификации. Некоторые метрики может потребоваться оценка вероятности положительного класса, значения достоверности или значения двоичных решений.

Учитывая это, что такое Sklearn в Python?

Scikit-Learn это бесплатная библиотека машинного обучения для Python . Он имеет различные алгоритмы, такие как машина векторов поддержки, случайные леса и k-соседи, а также поддерживает Python числовые и научные библиотеки, такие как NumPy и SciPy.

Впоследствии возникает вопрос, что такое Neg_mean_squared_error? Все объекты счетчика следуют соглашению о том, что более высокие возвращаемые значения лучше, чем более низкие возвращаемые значения. Таким образом, метрики, которые измеряют расстояние между моделью и данными, например метрики. mean_squared_error, доступны как neg_mean_squared_error которые возвращают отрицательное значение метрики.

Кроме того, какова оценка точности в Sklearn?

Точность классификация счет . В классификации с несколькими ярлыками эта функция вычисляет подмножество точность : набор меток, предсказанный для выборки, должен точно соответствовать соответствующему набору меток в y_true. В бинарной и мультиклассовой классификации эта функция равна функции jaccard_score.

Что такое оценка f1 в Python?

Вычислить Оценка F1 , также известный как сбалансированный F- счет или F-мера. В Оценка F1 можно интерпретировать как средневзвешенное значение точности и отзыва, где Оценка F1 достигает своего лучшего значения при 1 и худшем счет при 0. Относительный вклад точности и запоминания в Оценка F1 равны.

Рекомендуемые: