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:

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

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,

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

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]

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

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

[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

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

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true

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

Lasso回归: #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42) n_samples,n_features=50,200 X=np.random.randn(n_samples,n_features) coef=3*np.random.randn(n_features) inds=np

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

SK-Learn API 全家福 最近SK-Learn用的比较多, 以后也会经常用,将Sk-Learn 所有内容整理了一下,整理思路,并可以备查. (高清图片可以用鼠标右键在单独窗口打开,或者保存到本地) 基础公用 base sklearn.cluster sklearn.datasets Loaders Samples generator sklearn.exceptions sklearn.pipeline sklearn.utils 方法工艺 sklearn.cluster classes

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

connectivity = kneighbors_graph(data, n_neighbors=7, mode='distance', metric='minkowski', p=2, include_self=True) # kneighbors_graph([X,n_neighbors,mode]) 计算X中k个临近点(列表)对应的权重. # metric:字符或者调用,默认值为'minkowski' # n_neighbors:整数,可选(默认值为5),用kneighbors_grap

在将sklearn中的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型. 例如,首先对数据进行了PCA降维,然后使用logistic regression进行分类,如果不使用pipeline,那么我们将分别保存两部分内容,一部分是PCA模型,一部分是logistic regression模型,稍微有点不方便.(当然,这么做也完全可以,使用Pipeline只是提供个方便罢了) 1.Pipeline中的