Python之算法评估-4
一、评估算法的方式分两种,一种是分类算法的评估,一种是回归算法的评估。为什么要分两种呢,因为分类算法中可以通过准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC来评估算法的准确度。但是在预测值的时候是没有办法去获得这个准确值(比如分类对了,那就对了,错了就是错了,可以通过对错来统计准确率),那么回归算法的方式,就通过均方误差来确认算法的准确度。
二、分类算法的评估(以K-近邻算法来说)
- knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
- knn.fit(x_train, y_train)
- y_predict = knn.predict(x_test)
- print("预测值:", y_predict)
- # 5、评估
- # 评估
- score = knn.score(x_test, y_test)
- print("准确率:", score)
说明:可以通过predict()函数来预测结果
source()来出来预测准确率(理解为真实预测数据/所有数据)
其中还有其他的值的算法过程,和进准率差不多。
- 数据:
- 预测值 0 预测值 1
- 真实值 0 TN FP
- 真实值 1 FN TP
- 精准率(precision):
- TP
- precision = ——————
- TP + FP
- 召回率(recall):
- TP
- recall = ———————
- TP + FN
- 模型的稳定性:
- 2TP 2precision * recall
- F1 = ————————————— = ———————————————————
- 2TP + FN + FP precision + recall
三、均方误差
- from sklearn.metrics import mean_squared_error
- def mean_squared_error(y_true, y_pred,
- sample_weight=None,
- multioutput='uniform_average'):
- ...
主要参数,y_true,y_pred:真实值,预测值
公式:
- 1 m _
- MSE = ——— ∑(yi - y)^2
- m i=1
- _
- yi:预测值 y:真实值
- 一定要标准化之前的值
四、统一说明:在分类算法中准确率只是其中的一项,以越接近100%,越准确。回归算法中以MSE(均方误差值越小,越准确)
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