sklearn metrics
时间: 2024-08-17 14:00:50 浏览: 38
Scikit-learn(简称sklearn)是一个开源的Python机器学习库,它实现了许多用于数据分析和机器学习的算法。在sklearn中,metrics模块提供了用于评估模型性能的函数和类。这些评估指标通常用于分类、回归和聚类分析等任务。
分类任务的评价指标包括但不限于:
- 准确率(accuracy):正确分类的样本数占总样本数的比例。
- 精确率(precision):正确预测为正类的样本数占所有预测为正类样本数的比例。
- 召回率(recall):正确预测为正类的样本数占所有实际为正类样本数的比例。
- F1分数(F1-score):精确率和召回率的调和平均数,用于衡量模型的精确度和召回率之间的平衡。
- ROC-AUC:接收者操作特征曲线下面积,用于衡量分类器在所有可能阈值下的平均表现。
回归任务的评价指标包括但不限于:
- 平均绝对误差(MAE):预测值与真实值之间差的绝对值的平均。
- 均方误差(MSE):预测值与真实值之间差的平方的平均。
- 均方根误差(RMSE):MSE的平方根。
- 决定系数(R^2):衡量预测值与真实值之间拟合程度的一个指标。
聚类任务的评价指标包括但不限于:
- 轮廓系数(Silhouette Coefficient):衡量样本与同类型其他样本的相似度与样本与异类型样本的相似度之间的差距。
- 轮廓分数(Silhouette Score):所有样本轮廓系数的平均值。
此外,sklearn.metrics模块还提供了其他一些工具,如混淆矩阵(confusion_matrix)来可视化分类器的性能,以及交叉验证(cross-validation)相关的评分函数。