confusion_matrix,classification_report,accuracy_score,roc_auc_score,f1_score evals_result = {}
时间: 2024-04-24 15:21:13 浏览: 40
这是一个代码片段,用于评估分类模型的性能指标。这些指标包括混淆矩阵(confusion matrix)、分类报告(classification report)、准确率(accuracy score)、ROC AUC 得分(roc_auc_score)和 F1 分数(f1_score)。
evals_result 是一个存储模型评估结果的字典。
如果你想了解更多关于这些指标的信息,请告诉我具体的问题或者你想了解更多的上下文。
相关问题
机器学习中·from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, confusion_matrix, classification_report, accuracy_score, f1_score有何意义
这行代码导入了Scikit-learn库中的支持向量机(SVM)算法(SVC类)以及一些常用的性能指标函数,包括精确度(precision_score)、召回率(recall_score)、混淆矩阵(confusion_matrix)、分类报告(classification_report)、准确率(accuracy_score)和F1分数(f1_score)。这些函数可以用来评估分类器的性能,从而帮助我们选择最佳的模型,并对模型进行调整以提高性能。
conf_matrix = confusion_matrix(out, label, conf_matrix)
根据提供的引用内容,无法确定`confusion_matrix()`函数的具体实现。但是可以根据引用和引用中的代码推测,`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数。在引用中,`plot_confusion_matrix()`函数被调用,并传入了一个名为`cm_normalized`的参数,该参数可能是一个已经被归一化的混淆矩阵。在引用中,`plot_confusion_matrix()`函数被定义,并传入了一个名为`cm`的参数,该参数可能是一个未被归一化的混淆矩阵。因此,可以猜测`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数,该函数可能会返回一个混淆矩阵。