sklearn.metric
时间: 2023-09-03 13:14:19 浏览: 59
引用提供了关于sklearn.metrics模块的相关信息。这个模块提供了一系列的度量工具,用于评估模型的性能和预测结果的准确性。其中,make_scorer函数可以用于创建可用于随机/网格搜索以及交叉验证的评分方法。f1_score、recall_score和precision_score函数分别用于计算F1分数、召回率和精确度。confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵。cohen_kappa_score函数用于计算Kappa系数,该系数用于衡量观察者间的一致性。
引用提供了两个链接,分别是对sklearn.metrics模块进行简单介绍和详细介绍的博客文章,以及官方文档的链接。
引用提供了一些参考链接,包括关于sklearn.metrics模块的官方文档链接以及其他相关文章的链接。
综上所述,sklearn.metrics模块是用于评估模型性能和预测结果准确性的工具集合。它提供了多种函数和方法,包括创建评分方法、计算各种指标和矩阵等。可以通过引用中的链接进一步了解该模块的详细信息。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【sklearn】sklearn.metrics](https://blog.csdn.net/qq_45249685/article/details/129424215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [Sklearn.metrics函数](https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/109163226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn.metrics 用法详解](https://blog.csdn.net/Huang_Fj/article/details/124100598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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