Was ist Accuracy_score?
Was ist Accuracy_score?

Video: Was ist Accuracy_score?

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Video: 8.7. Accuracy Score and Confusion Matrix - Concept & Python implementation | Model Evaluation in ML 2024, November
Anonim

Genauigkeit_Score (y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)[source] Genauigkeitsklassifizierung. Bei der Multilabel-Klassifizierung berechnet diese Funktion die Genauigkeit der Teilmenge: Der Satz von Labels, der für eine Stichprobe vorhergesagt wird, muss genau mit dem entsprechenden Satz von Labels in y_true übereinstimmen.

Wie wird dann die Genauigkeitsbewertung berechnet?

Einstufung Genauigkeit . Einstufung Richtigkeit ist unser Ausgangspunkt. Es ist die Anzahl der richtigen Vorhersagen geteilt durch die Gesamtzahl der gemachten Vorhersagen, multipliziert mit 100, um sie in einen Prozentsatz umzuwandeln.

Was ist außerdem Y_pred? Es ist eine Umwandlung des numpy-Arrays y_train in einen Tensor. Der Tensor y_pred sind die von Ihrem Modell vorhergesagten (berechneten, ausgegebenen) Daten. Normalerweise sind sowohl y_true als auch y_pred haben genau die gleiche Form. Einige der Verluste, wie die spärlichen, können sie mit unterschiedlichen Formen akzeptieren.

Und was ist Neg_mean_squared_error?

Alle Scorer-Objekte folgen der Konvention, dass höhere Rückgabewerte besser sind als niedrigere Rückgabewerte. Also Metriken, die den Abstand zwischen dem Modell und den Daten messen, wie Metriken. mean_squared_error, sind verfügbar als neg_mean_squared_error die den negierten Wert der Metrik zurückgeben.

Was ist Classification_report?

Klassifizierungsbericht . Visuelle Klassifizierungsberichte werden verwendet, um Klassifizierungsmodelle zu vergleichen, um Modelle auszuwählen, die „röter“sind, z. stärkere Klassifizierungsmetriken aufweisen oder ausgewogener sind. Die Metriken werden in Bezug auf wahre und falsch positive sowie wahre und falsch negative Ergebnisse definiert.

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