Python'da Sklearn metrikleri nedir?
Python'da Sklearn metrikleri nedir?

Video: Python'da Sklearn metrikleri nedir?

Video: Python'da Sklearn metrikleri nedir?
Video: DEĞERLENDİRME METRİKLERİ (ÖLÇÜTLERİ) | SCIKIT LEARN | PYTHON MAKİNE ÖĞRENMESİ DERSLERİ 2024, Kasım
Anonim

NS sklearn . metrikler modül, sınıflandırma performansını ölçmek için birkaç kayıp, puan ve fayda işlevi uygular. Biraz metrikler pozitif sınıf, güven değerleri veya ikili karar değerlerinin olasılık tahminlerini gerektirebilir.

Bunu göz önünde bulundurarak Python'da Sklearn nedir?

Scikit-öğren için ücretsiz bir makine öğrenimi kitaplığıdır. piton . Destek vektör makinesi, rastgele ormanlar ve k-komşular gibi çeşitli algoritmalara sahiptir ve ayrıca şunları da destekler: piton NumPy ve SciPy gibi sayısal ve bilimsel kütüphaneler.

Daha sonra soru şu: Neg_mean_squared_error nedir? Tüm puanlayıcı nesneler, daha yüksek dönüş değerlerinin düşük dönüş değerlerinden daha iyi olduğu kuralına uyar. Böylece, metrikler gibi model ile veri arasındaki mesafeyi ölçen metrikler. ortalama_kare_hatası, şu şekilde mevcuttur: neg_mean_squared_error bu, metriğin olumsuzlanmış değerini döndürür.

Ek olarak, Sklearn'deki doğruluk puanı nedir?

Kesinlik sınıflandırma Puan . Çok etiketli sınıflandırmada, bu fonksiyon alt kümeyi hesaplar. kesinlik : bir örnek için tahmin edilen etiket kümesi, y_true içindeki karşılık gelen etiket kümesiyle tam olarak eşleşmelidir. İkili ve çok sınıflı sınıflandırmada bu işlev jaccard_score işlevine eşittir.

Python'da f1 puanı nedir?

hesaplayın F1 puanı , dengeli F- olarak da bilinir Puan veya F-ölçü. NS F1 puanı kesinlik ve hatırlamanın ağırlıklı ortalaması olarak yorumlanabilir. F1 puanı en iyi değerine 1 ve en kötü değerde ulaşır Puan 0'da. Kesinlik ve hatırlamanın göreceli katkısı F1 puanı eşittir.

Önerilen: