sklearn 评分
时间: 2023-10-04 18:07:00 浏览: 54
sklearn中的评分函数是通过调用`f1_score`来实现的。根据引用中提供的代码,你可以使用`my_f1_score`函数来计算F1评分。该函数接受三个参数:`y_pred`表示预测结果,`target`表示真实标签,`label2idx`表示每个分类标签对应的索引。
你可以调用`my_f1_score`函数来计算总体的F1评分,以及针对特定标签的F1评分,如引用中的示例所示。你可以将真实值为特定标签的数据和预测结果中相应位置的数据提取出来,然后传递给`f1_score`函数进行计算。
相关问题
评分卡 sklearn
评分卡是用来给各个特征进行分档,以便业务人员能够根据新客户填写的信息为客户打分的工具。在评分卡制作过程中,一个重要的步骤就是分箱,即将连续变量离散化,将不同属性的人分成不同的类别,并为其打上不同的分数。分箱的本质类似于聚类,但是要回答几个问题,比如要分多少个箱子才合适。\[1\]
在sklearn中,可以使用逻辑回归处理多分类问题。有两种常用的方法,一种是一对多(One-vs-rest,简称OvR),将某种分类类型看作1,其余分类类型为0;另一种是多对多(Many-vs-Many,简称MvM),将几个分类类型划为1,剩下的几个分类类型划为0。每种方式都可以配合L1或L2正则项来使用。\[3\]
如果你想使用sklearn来制作评分卡,可以使用逻辑回归模型,并根据需要选择合适的多分类方法(OvR或MvM)和正则项(L1或L2)。你可以使用sklearn中的LogisticRegression类来实现,通过设置multi_class参数来选择多分类方法,设置penalty参数来选择正则项。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习sklearn-逻辑回归&评分卡案例](https://blog.csdn.net/weixin_44376037/article/details/122332348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
sklearn f1 average
在sklearn的f1_score函数中,参数"average"用于指定如何计算F1分数的平均值。它有五个可选值:'micro'、'macro'、'weighted'、'samples'和None。其中,'micro'表示计算全局的F1分数,'macro'表示计算每个类别的F1分数的平均值,'weighted'表示按每个类别的样本数量加权计算F1分数的平均值,'samples'表示计算每个样本的F1分数的平均值,而None表示不计算平均值,直接返回每个类别的F1分数。默认情况下,average的取值为'binary',即计算二分类问题的F1分数。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [sklearn评分函数roc_auc_score和f1_score中参数average的说明](https://blog.csdn.net/hxhabcd123/article/details/129231043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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