sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.copy()print(len(y))y[d.target==9]=1y[d.target!=9]=0print(y)print(pd.value_counts…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

sklearn中的指标都在sklearn.metric包下,与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下,聚类相关的指标分为两类:有监督指标和无监督指标,这两类指标分别在sklearn.metric.cluster.supervised和sklearn.metric.cluster.unsupervised包下.聚类指标大部分都是有监督指标,无监督指标较少. 无监督指标和有监督指标应该充分配合起来:无监督指标很好,有监督指标很差,表明这个问题可能不是单靠聚类就能解决的:无…

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 在前几节,我们先对数据进行了解,然后又详细介绍了数据集划分的方法,为了帮助我们更好的了…

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242 randomForest.py 调参后,预测最高准确性也达到了89% 随机森林的参数 # -*- cod…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题. 本文选自<全栈数据之门>.将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题. sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库.一般简称为sklearn.眼下算是通用机器学习算法库中实现得比較完好的库了. 其完好之处不仅在于实现的算法多.还包含大量详尽的文档和演示…

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p…

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta…

sklearn数据集与机器学习组成 机器学习组成:模型.策略.优化 <统计机器学习>中指出:机器学习=模型+策略+算法.其实机器学习可以表示为:Learning= Representation+Evalution+Optimization.我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来.机器学习主要是由三部分组成,即:表示(模型).评价(策略)和优化(算法). 表示(或者称为:模型):Representation 表示主要做的就是建模,故可以称为模型.模型要完成的主要工作是转换:将实际问题转化…

一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 acc…

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,…

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +…

一.简介 在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,…

关于局部敏感哈希算法.之前用R语言实现过,可是由于在R中效能太低.于是放弃用LSH来做类似性检索.学了python发现非常多模块都能实现,并且通过随机投影森林让查询数据更快.觉得能够试试大规模应用在数据类似性检索+去重的场景. 私觉得,文本的类似性能够分为两类:一类是机械类似性:一类是语义类似性. 机械类似性代表着,两个文本内容上的相关程度.比方"你好吗"和"你好"的类似性.纯粹代表着内容上字符是否全然共现,应用场景在:文章去重: 语义类似性代表着,两个文本语义上的…

前情提要 通俗地说决策树算法(一)基础概念介绍 通俗地说决策树算法(二)实例解析 上面两篇介绍了那么多决策树的知识,现在也是时候来实践一下了.Python有一个著名的机器学习框架,叫sklearn.我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子.不过在这之前,我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数. 另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理. 一. sklearn决策树参数详解 我…

回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s…

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(…

零零散散写了一些,主要是占个坑: AUC作为一个常用的评价指标,无论是作为最后模型效果评价还是前期的特征选择,都发挥着不可替代的作用,下面我们详细介绍下这个指标. 1.定义 2.实现 # coding=utf-8 # auc值的大小可以理解为: 随机抽一个正样本和一个负样本,正样本预测值比负样本大的概率 # 根据这个定义,我们可以自己实现计算auc from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score import random im…

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行回归.分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题.因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神整理的一些资料,对常用的评价指标及其实现.应用进行简单介绍. 一. scikit-learn安装 网上教程很多,此处不再赘述,具体可以参照:…

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还…

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了…

主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立.互不相关的变量,从而减少数据的维数. 1.数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化. 人们在研究问题时,为了全面.准确地反映事物的特征及其发展规律,往往要考虑很多相关指标的变化和影响.尤其在数据挖掘和分析工作中,前期收集数据阶段总是尽量收集能够获得的各种数据,能收尽收,避免遗漏.多变…

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛…

支持向量机(Support vector machine, SVM)是一种二分类模型,是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器. 支持向量机经常应用于模式识别问题,如人像识别.文本分类.手写识别.生物信息识别等领域. 1.支持向量机(SVM)的基本原理 SVM 的基本模型是特征空间上间隔最大的线性分类器,还可以通过核函数方法扩展为非线性分类器. SVM 的分割策略是间隔最大化,通过寻求结构化风险最小来提高模型的泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化.SVM 可以转化为求解凸二次规划…

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import…

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度…

模型测试 import cv2 from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import torch import numpy as np import os from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt device = torch.device("cuda:2" if…