Wat is Sklearn-statistieke in Python?
Wat is Sklearn-statistieke in Python?

Video: Wat is Sklearn-statistieke in Python?

Video: Wat is Sklearn-statistieke in Python?
Video: Scikit-Learn Course - Machine Learning in Python Tutorial 2024, November
Anonim

Die leer . metrieke module implementeer verskeie verlies-, telling- en nutsfunksies om klassifikasieprestasie te meet. Sommige metrieke kan waarskynlikheidsskattings van die positiewe klas-, vertrouenswaardes of binêre besluitewaardes vereis.

As u dit in ag neem, wat is Sklearn in Python?

Scikit-leer is 'n gratis masjienleerbiblioteek vir Python . Dit bevat verskeie algoritmes soos ondersteuningsvektormasjien, ewekansige woude en k-bure, en dit ondersteun ook Python numeriese en wetenskaplike biblioteke soos NumPy en SciPy.

Die vraag is dan, wat is Neg_mean_squared_error? Alle puntemakerobjekte volg die konvensie dat hoër opbrengswaardes beter is as laer opbrengswaardes. Dus metrieke wat die afstand tussen die model en die data meet, soos metrieke. mean_squared_error, is beskikbaar as neg_mean_squared_error wat die ontkende waarde van die metrieke terugstuur.

Boonop, wat is akkuraatheidtelling in Sklearn?

Akkuraatheid klassifikasie telling . In multi-etiket klassifikasie, hierdie funksie bereken subset akkuraatheid : die stel etikette wat vir 'n steekproef voorspel word, moet presies ooreenstem met die ooreenstemmende stel etikette in y_true. In binêre en multiklasklassifikasie is hierdie funksie gelyk aan die jaccard_score-funksie.

Wat is f1-telling in Python?

Bereken die F1 telling , ook bekend as gebalanseerde F- telling of F-maatstaf. Die F1 telling kan geïnterpreteer word as 'n geweegde gemiddelde van die akkuraatheid en herroeping, waar 'n F1 telling bereik sy beste waarde op 1 en slegste telling by 0. Die relatiewe bydrae van akkuraatheid en herroeping tot die F1 telling gelyk is.

Aanbeveel: