X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2) def model_eval(mdl_local, X_local, y_local, bta = 1): y_predl = mdl_local.predict(X_local) print(f'Test : {mdl_local.score(X_local, y_local)}') print(f"F({bta}):", fbeta_score(y_local, y_predl, beta= bta ,average='weighted')) print("Precision :", precision_score(y_local, y_predl,average='weighted')) print("Recall :", recall_score(y_local, y_predl,average='weighted'))解释各行代码
时间: 2024-04-01 21:34:48 浏览: 9
这段代码用于对机器学习模型进行评估,具体解释如下:
1. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2):将数据集X和y划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。将划分后的训练数据集存储在X_train和y_train中,测试数据集存储在X_test和y_test中。
2. def model_eval(mdl_local, X_local, y_local, bta=1)::定义一个名为model_eval的函数,用于对传入的模型mdl_local进行评估。参数X_local和y_local分别表示测试数据集的特征和标签,bta表示F-beta score中的beta系数,默认为1。
3. y_predl = mdl_local.predict(X_local):使用传入的模型对测试数据集进行预测,将结果存储在y_predl中。
4. print(f'Test : {mdl_local.score(X_local, y_local)}'):使用传入的模型计算测试数据集的准确率并打印出来,用于评估模型在测试数据集上的表现。
5. print(f"F({bta}):", fbeta_score(y_local, y_predl, beta= bta ,average='weighted')):使用传入的模型计算测试数据集的F-beta score,并打印出来。其中beta系数由bta参数控制,average='weighted'表示使用加权平均计算。
6. print("Precision :", precision_score(y_local, y_predl,average='weighted')):使用传入的模型计算测试数据集的精确率(precision),并打印出来。average='weighted'表示使用加权平均计算。
7. print("Recall :", recall_score(y_local, y_predl,average='weighted')):使用传入的模型计算测试数据集的召回率(recall),并打印出来。average='weighted'表示使用加权平均计算。
注:fbeta_score、precision_score和recall_score是sklearn中的函数,用于分别计算F-beta score、精确率和召回率。