Ce este metrica Sklearn în Python?
Ce este metrica Sklearn în Python?

Video: Ce este metrica Sklearn în Python?

Video: Ce este metrica Sklearn în Python?
Video: Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python 2024, Noiembrie
Anonim

The sklearn . metrici Modul implementează mai multe funcții de pierdere, scor și utilitate pentru a măsura performanța clasificării. niste metrici ar putea necesita estimări de probabilitate ale clasei pozitive, valori de încredere sau valori ale deciziilor binare.

Ținând cont de acest lucru, ce este Sklearn în Python?

Scikit-învață este o bibliotecă gratuită de învățare automată pentru Piton . Dispune de diverși algoritmi, cum ar fi mașină vectorială de suport, păduri aleatorii și k-neighbours și, de asemenea, acceptă Piton biblioteci numerice și științifice precum NumPy și SciPy.

Ulterior, întrebarea este, ce este Neg_mean_squared_error? Toate obiectele scorer urmează convenția conform căreia valorile de randament mai mari sunt mai bune decât valorile de randament mai mici. Astfel, metrici care măsoară distanța dintre model și date, precum metricile. mean_squared_error, sunt disponibile ca neg_mean_squared_error care returnează valoarea negată a metricii.

În plus, ce este scorul de precizie în Sklearn?

Precizie clasificare Scor . În clasificarea cu mai multe etichete, această funcție calculează submulțimea precizie : setul de etichete prezis pentru un eșantion trebuie să se potrivească exact cu setul corespunzător de etichete în y_true. În clasificarea binară și multiclasă, această funcție este egală cu funcția jaccard_score.

Care este scorul f1 în Python?

Calculați Scorul F1 , cunoscut și sub numele de F- echilibrat Scor sau F-măsura. The Scorul F1 poate fi interpretat ca o medie ponderată a preciziei și a reamintirii, unde an Scorul F1 atinge cea mai bună valoare la 1 și cea mai proastă Scor la 0. Contribuția relativă a preciziei și a reamintirii la Scorul F1 sunt egale.

Recomandat: