python中g-mean_score

在Python中，g-mean score指几何平均分数，是分类模型性能评估指标之一。它是将真实值和预测值转换为二进制标签，然后计算分类器的准确性和召回率。g-mean score可以用以下公式计算：

g-mean score = sqrt(TPR * TNR)

其中，TPR是真正类比率（True Positive Rate），也称为灵敏度（Sensitivity），计算公式为TP / (TP + FN)，即真实为正例的样本中，被分类器正确识别为正例的比率。TNR是真负类比率（True Negative Rate），也称为特异度（Specificity），计算公式为TN / (TN + FP)，即真实为负例的样本中，被分类器正确识别为负例的比率。sqrt表示平方根。

相关问题

geometric_mean_score怎么导入python

geometric_mean_score不是Python内置的函数或模块，需要安装第三方库scikit-learn才能使用。可以通过以下命令安装scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

然后在Python代码中导入geometric_mean_score函数，示例如下：

from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.metrics import geometric_mean_score

scorer = make_scorer(geometric_mean_score)

其中make_scorer用于将geometric_mean_score函数转换为scikit-learn中的评分函数。

python中cross_val_score都能调用哪些评价指标

`cross_val_score` 函数可以调用许多不同的评价指标，具体取决于所使用的模型和所解决的问题类型。以下是一些常见的评价指标及其对应的参数名称：

- 分类问题：
- 准确率：`accuracy`
- 对数损失（Log Loss）：`neg_log_loss`
- F1分数：`f1`
- 精确度（Precision）：`precision`
- 召回率（Recall）：`recall`
- ROC曲线下面积（AUC）：`roc_auc`
- 回归问题：
- 均方误差（MSE）：`neg_mean_squared_error`
- 平均绝对误差（MAE）：`neg_mean_absolute_error`
- R2 得分：`r2`

可以通过传递 `scoring` 参数来指定所需的评估指标。例如，要使用准确率评估分类器的性能，可以将 `scoring='accuracy'` 传递给 `cross_val_score` 函数。