首页导入metrics模块下的性能度量准则，评估模型预测性能。

导入metrics模块下的性能度量准则，评估模型预测性能。

时间: 2023-05-27 13:07:18 浏览: 43

在Python中，可以通过以下方式导入metrics模块： ```python from sklearn import metrics ``` 然后，可以使用metrics模块中的函数来评估模型预测性能。以下是一些常用的性能度量准则及其使用方法： 1. 精度（Accuracy）：正确预测的样本数除以总样本数。 ```python accuracy = metrics.accuracy_score(y_true, y_pred) ``` 其中，y_true是真实标签，y_pred是模型预测的标签。 2. 精确率（Precision）：真正例（模型预测为正例且真实为正例）的数量除以所有预测为正例的样本数。 ```python precision = metrics.precision_score(y_true, y_pred) ``` 3. 召回率（Recall）：真正例的数量除以所有真实为正例的样本数。 ```python recall = metrics.recall_score(y_true, y_pred) ``` 4. F1值（F1-score）：精确率和召回率的调和平均数。 ```python f1_score = metrics.f1_score(y_true, y_pred) ``` 其中，y_true是真实标签，y_pred是模型预测的标签。 5. ROC曲线和AUC值：ROC曲线反映了不同阈值下真正例率和假正例率之间的关系，AUC值为ROC曲线下的面积。 ```python fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_pred_prob) roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr) ``` 其中，y_true是真实标签，y_pred_prob是模型预测的概率值。 6. 回归问题的性能度量准则：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R平方值。 ```python mse = metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred) mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred) r2_score = metrics.r2_score(y_true, y_pred) ``` 其中，y_true是真实值，y_pred是模型预测的值。