Pythonдо Sklearn метрика деген эмне?
Pythonдо Sklearn метрика деген эмне?

Video: Pythonдо Sklearn метрика деген эмне?

Video: Pythonдо Sklearn метрика деген эмне?
Video: Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python 2024, Ноябрь
Anonim

The склерн . метрикалар модулу классификациянын натыйжалуулугун өлчөө үчүн бир нече жоготуу, балл жана пайдалуу функцияларды ишке ашырат. Кээ бир метрикалар оң класстын ыктымалдык баалоолорун, ишеним маанилерин же бинардык чечимдердин маанилерин талап кылышы мүмкүн.

Муну эске алып, Pythonдо Sklearn деген эмне?

Scikit-үйрөнүү үчүн акысыз машина үйрөнүү китепканасы болуп саналат Python . Бул колдоо вектордук машина, кокус токойлор жана k-коңшулар сыяктуу ар кандай алгоритмдерди камтыйт, ошондой эле колдойт Python NumPy жана SciPy сыяктуу сандык жана илимий китепканалар.

Андан кийин, суроо: Neg_mean_squared_error деген эмне? Бардык балл берүүчү объекттер жогорку кайтарым баалуулуктары төмөнкү кайтарым маанилеринен жакшыраак деген конвенцияга ылайык келет. Ошентип, метрика сыяктуу модел менен маалыматтардын ортосундагы аралыкты өлчөөчү метрикалар. mean_squared_error, катары жеткиликтүү neg_mean_squared_error метриканын жокко чыгарылган маанисин кайтарат.

Кошумча, Sklearn тактык упай деген эмне?

Тактык классификация упай . Көп энбелгилүү классификацияда бул функция бөлүмчөлөрдү эсептейт тактык : үлгү үчүн болжолдонгон энбелгилердин топтому y_true ичиндеги тиешелүү энбелгилердин топтомуна так дал келиши керек. Бинардык жана көп класстык классификацияда бул функция jaccard_score функциясына барабар.

Pythonдо f1 упай деген эмне?

Эсептеңиз F1 эсеби , ошондой эле балансталган F- катары белгилүү упай же F-өлчөмү. The F1 эсеби тактыктын жана кайра чакыртуунун орточо салмактанып алынган мааниси катары чечмелениши мүмкүн, мында ан F1 эсеби эң жакшы маанисине 1 жана эң начар жетет упай 0 боюнча. Тактыктын жана кайра чакыртуунун салыштырмалуу салымы F1 эсеби бирдей.

Сунушталууда: