Hva er Sklearn-beregninger i Python?
Hva er Sklearn-beregninger i Python?

Video: Hva er Sklearn-beregninger i Python?

Video: Hva er Sklearn-beregninger i Python?
Video: Machine Learning with Python! Simple Linear Regression 2024, November
Anonim

De lære . beregninger modulen implementerer flere tap-, poeng- og nyttefunksjoner for å måle klassifiseringsytelse. Noen beregninger kan kreve sannsynlighetsestimater for den positive klassen, konfidensverdier eller binære beslutningsverdier.

Med tanke på dette, hva er Sklearn i Python?

Scikit-lær er et gratis maskinlæringsbibliotek for Python . Den har forskjellige algoritmer som støttevektormaskin, tilfeldige skoger og k-naboer, og den støtter også Python numeriske og vitenskapelige biblioteker som NumPy og SciPy.

Spørsmålet er deretter, hva er Neg_mean_squared_error? Alle målobjekter følger konvensjonen om at høyere avkastningsverdier er bedre enn lavere avkastningsverdier. Dermed beregninger som måler avstanden mellom modellen og dataene, som beregninger. mean_squared_error, er tilgjengelig som neg_mean_squared_error som returnerer den negerte verdien av metrikken.

I tillegg, hva er nøyaktighetsscore i Sklearn?

Nøyaktighet klassifisering score . I multilabel-klassifisering beregner denne funksjonen delmengde nøyaktighet : settet med etiketter som er forutsagt for en prøve, må samsvare nøyaktig med det tilsvarende settet med etiketter i y_true. I binær- og multiklasseklassifisering er denne funksjonen lik jaccard_score-funksjonen.

Hva er f1-poengsum i Python?

Beregn F1-score , også kjent som balansert F- score eller F-mål. De F1-score kan tolkes som et vektet gjennomsnitt av presisjonen og tilbakekallingen, hvor en F1-score når sin beste verdi ved 1 og dårligst score ved 0. Det relative bidraget til presisjon og tilbakekalling til F1-score er like.

Anbefalt: