LogisticRegression.score
时间: 2024-05-29 15:16:08 浏览: 11
LogisticRegression.score() 是用来计算训练好的 Logistic Regression 模型在测试数据集上的准确率的方法。它的参数是测试数据集的特征矩阵 X_test 和目标变量 y_test,返回的是模型在测试数据集上的准确率。具体来说,它计算的是模型预测结果与实际结果相同的样本数占总样本数的比例。该方法的实现方式与评估指标有关,常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。在 Logistic Regression 中,score() 方法默认使用准确率作为评估指标。
相关问题
logisticregression.score
logistic regression.score是用来计算逻辑回归模型的准确率的函数。它可以通过比较模型预测结果和实际结果来计算模型的准确率。该函数返回一个到1之间的分数,表示模型的准确率。分数越高,模型的准确率越高。
LogisticRegression.score()
`LogisticRegression.score()` 是用来评估分类模型性能的方法,它返回给定测试数据的平均准确率。具体来说,它计算模型预测结果与实际结果匹配的比例,即正确分类的样本数除以总样本数。
在 Scikit-learn 中,`LogisticRegression` 是用来解决二分类问题的模型,它的 `score()` 方法可以用来计算模型在测试数据上的准确率。例如,假设我们已经训练好了一个 `LogisticRegression` 模型 `lr`,并且有测试数据 `X_test` 和对应的标签 `y_test`,我们可以使用以下代码计算模型在测试数据上的准确率:
```python
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
```
其中,`X_test` 是测试数据的特征矩阵,`y_test` 是测试数据的标签。`score()` 方法将会返回一个介于 0 和 1 之间的分数,表示模型的准确率。
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