[m(y_test, pre_y_list[i]) for m in model_metrics_functions] for i in range(len(model_list))这个如果写成两层for循环,应该怎么写
时间: 2023-12-03 13:42:54 浏览: 38
可以这样写:
```
metrics_results = []
for i in range(len(model_list)):
model_metrics = []
for m in model_metrics_functions:
metric_result = m(y_test, pre_y_list[i])
model_metrics.append(metric_result)
metrics_results.append(model_metrics)
```
首先,我们定义一个空的 `metrics_results` 列表来存储每个模型的指标结果。然后,我们使用外部循环遍历每个模型,内部循环遍历每个评估指标。在内部循环中,我们计算当前模型和当前指标的指标结果,并将其添加到 `model_metrics` 列表中。最后,我们将 `model_metrics` 列表添加到 `metrics_results` 列表中。
相关问题
计算y_pre和 y_test的均方误差
可以使用以下代码计算y_pre和y_test的均方误差(MSE):
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_pre, y_test)
print("MSE: ", mse)
```
其中,y_pre是模型预测的结果,y_test是真实的标签值。该代码使用了scikit-learn库中的mean_squared_error函数来计算MSE。执行该代码后,会输出y_pre和y_test的MSE值。
accuracy_score(y_test, y_pred)
`accuracy_score(y_test, y_pred)` 是用来计算分类模型的准确率的函数。它需要两个参数:真实标签 `y_test` 和预测标签 `y_pred`。函数将比较这两个标签数组,计算出被正确预测的样本数,然后将其除以总样本数,得到准确率。
具体实现可以使用 `sklearn.metrics.accuracy_score`,例如:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_test = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
输出:
```
Accuracy: 0.75
```
这表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例为 0.75。
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