如何用score函数得到模型的拟合优度
时间: 2024-03-07 17:48:30 浏览: 27
如果您正在使用Scikit-learn库,可以使用模型的 `score` 方法来计算模型的拟合优度。对于分类问题, `score` 方法返回测试数据的准确度。对于回归问题, `score` 方法返回测试数据的R-squared值。以下是一个示例代码:
如果是分类模型:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 假设X和y为数据集和标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)
score = clf.score(X_test, y_test) # 返回测试集的准确率
```
如果是回归模型:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设X和y为数据集和标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
score = reg.score(X_test, y_test) # 返回测试集的R-squared值
```
需要注意的是,不同的模型评估指标不同,具体可以查看对应模型的文档。
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