estimator.score(x_test,y_test)
时间: 2023-12-24 18:40:47 浏览: 40
`estimator.score(x_test, y_test)`是用于评估训练好的模型测试数据集上的性能的方法它接受测试数据集 `x_test` 和相应的目标值 `y_test` 作为输入,并返回模型在测试数据上的得分。
这个得分通常是根据所选择的评估指标计算出来的,例如在分类问题中可以是准确率,在回归问题中可以是决定系数(R^2)等。这个得分可以帮助我们判断模型的泛化能力,即模型在未见过的数据上的性能表现。
需要注意的是,`estimator.score()`方法仅用于评估模型在测试数据集上的性能,并不会对模型进行训练或调整参数。如果需要重新训练模型或进行参数调优,需要使用其他方法或函数。
相关问题
score = estimator.score(x_test,y_test)作用
`estimator.score(x_test,y_test)`是用来计算机器学习模型在测试集上的预测准确率(或其他指标,如F1-score、AUC等)的方法。其中,`x_test`是测试集的输入特征(即模型用来进行预测的数据),`y_test`是测试集的真实标签(即模型预测结果与真实结果进行比较的依据)。
这个方法的返回值通常是一个浮点数,表示模型在测试集上的预测准确率,取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的预测结果越准确。在评估模型性能时,我们通常需要使用训练集和测试集来训练和验证模型,`score`方法就是用来评估模型在测试集上的表现。
score = estimator.score(x_test, y_test)
这是一个机器学习中的代码片段,其中estimator是一个已经训练好的模型,x_test是测试集的输入特征,y_test是测试集的真实标签。estimator.score函数的作用是用测试集的特征和标签评估模型的性能表现,返回一个分数值,代表模型在测试集上的准确率或者其他性能指标,具体指标取决于模型的类型和任务。一般而言,分数值越高,说明模型在测试集上表现越好,具有更好的泛化能力。
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