https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 混淆矩阵说白了就是一张表格- 所有正确的预测结果都在对角线上,所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误,因为他们呈现在对角线外面. 举个直观的例子 这个表格是一个混淆矩阵 正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是只预测对了一个,其中一个判断为banana了,banana应该有8ge,但是5…

1 accuracy_score:分类准确率分数是指所有分类正确的百分比.分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型.常常误导初学者:呵呵. sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例:如果为False,返回正确分类的样本数 import numpy…

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其…

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =…

roc曲线是机器学习中十分重要的一种学习器评估准则,在sklearn中有完整的实现,api函数为sklearn.metrics.roc_curve(params)函数. 官方接口说明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html 不过这个接口只限于进行二分类任务.! 下面主要是对官方接口做一下翻译. 接口函数   sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y…

官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 curve : [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate…

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:…

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的…

转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import…

注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] >>> mean_absolute_error(y_true, y_pred) 0.5 >>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7,…

classification_report的调用为:classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) y_true : 真实值y_pred : 预测值 from sklearn.metrics import classification_report truey = np.array([0,0,1,1,0,0]…

二分类/多分类/多标签 对于二分类来说,必须定义一些matrics(f1_score,roc_auc_score).在这些case中,缺省只评估正例的label,缺省的正例label被标为1(可以通过配置pos_label参数来完成) 将一个二分类matrics拓展到多分类或多标签问题时,我们可以将数据看成多个二分类问题的集合,每个类都是一个二分类.接着,我们可以通过跨多个分类计算每个二分类metrics得分的均值,这在一些情况下很有用.你可以使用average参数来指定. macro:计算二分…

1. pairwise from sklearm.metrics.pairwise import pairwise_distance 计算一个样本集内部样本之间的距离: D = np.array([np.linalg.norm(r1-r2) for r1 in X] for r2 in X) 当然,不要重复制造轮子,sklearn 已为我们提供了实现好的接口: D = pairwise_distance(X, X) # metric='euclidean'/'manhattan'/'cosine…

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti…

NearestNeighbors(n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=None) Parameters(参数):     n_neighbors(n邻域):所要选用的最近邻的数目,相当于knn算法(k近邻算法)中的 k,(default = 5),在设置此参数时输入的需为整形(int). radius(半径):要…

SVM发展史 线性SVM=线性分类器+最大间隔 间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识 线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ…

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard…

区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设,即假设满足的形式. 一.高斯NB 导入 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 假设特征的似然函数满足,  和 采用“最大似然估计” 二.Multinomial NB 导入 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 特征是离散值,通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省,一般对样本的概率做Laplace平滑:(a=1时) 三.Bernoulli…

1.决策函数的表达式 公式: 其中: 2.SVM经过训练后,所得到的"dual_coef_" 其实"dual_coef_"就是"ai*yi" 的集合,即: dual_coef_ 与支持向量的类标的关系 如果dual_coef为正,则yi为正:如果dual_coef为负,则yi为负. # 拉格朗日系数与支持向量的类标的乘积的集合(矩阵) a_y = clf.dual_coef_ # 支持向量的类标(转换成矩阵) sv_y = np.array([y…

[分类指标] 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲线下的面积;较大的AUC代表了较好的performance. 3.average_precision_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None):根据预测得分计算平均精度(AP) 4.brier_score_loss(y_true, y_prob, sample_weig…

看不见的叫做远方 飞机票 分类   回归     聚类 降维   模型选择  预处理…

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(…

原创博文,转载请注明出处!本文代码的github地址    博客索引地址 1.数据集 数据集使用sklearn自带的手写数字识别数据集mnist,通过函数datasets导入.mnist共1797个样本,8*8个特征,标签为0~9十个数字. ### 载入数据 from sklearn import datasets # 载入数据集 digits = datasets.load_digits() # 载入mnist数据集 print(digits.data.shape) # 打印输入空间维度 pr…

https://cloud.tencent.com/developer/news/58202 简介 今天为大家介绍的是scikit-learn.sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面.在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参.(sklearn为包名) 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法,一般来说监督学习使…

  今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score).   对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考.   我们模拟的数据如下: y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海'] y_pred = ['北京', '…

监督学习: 为CharityML寻找捐献者   开始 在这个项目中,你将使用1994年美国人口普查收集的数据,选用几个监督学习算法以准确地建模被调查者的收入.然后,你将根据初步结果从中选择出最佳的候选算法,并进一步优化该算法以最好地建模这些数据.你的目标是建立一个能够准确地预测被调查者年收入是否超过50000美元的模型.这种类型的任务会出现在那些依赖于捐款而存在的非营利性组织.了解人群的收入情况可以帮助一个非营利性的机构更好地了解他们要多大的捐赠,或是否他们应该接触这些人.虽然我们很难直接从公开…

Evernote Export 机器学习的运行步骤 1.导入数据 没什么注意的,成功导入数据集就可以了,打印看下数据的标准格式就行 用个info和describe 2.分析数据 这里要详细分析数据的内容,看看缺省值和数据的特征,主要是为了看到数据的特征,并且人肉分析一下特征值对目标值的大约影响,嗯,就是这样 然后开始划分数据,将数据分为两个部分,一个数据的特征值(features),一个是数据的目标值(target) 这里要用到数据的基本操作,有数据清洗和数据整理等内容. 重点:数据的分割,这里…

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…

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数…

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数…