score函数 机器学习
时间: 2024-05-24 14:15:09 浏览: 30
score函数是机器学习中用来评估模型性能的函数,它通常用于衡量模型对训练数据的拟合程度或者对新数据的预测准确性。在监督学习中,score函数通常基于预测值和真实值之间的差异来计算模型性能。例如,对于回归问题,score函数可以使用均方误差(MSE)或者平均绝对误差(MAE)来评估模型性能;对于分类问题,score函数可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型性能。在无监督学习中,score函数通常用于评估聚类算法的性能,例如轮廓系数等指标。
相关问题
model.score函数
`model.score()`函数是用于计算机器学习模型在给定数据集上的准确率的函数。它可以用于评估分类模型和回归模型的性能。
对于分类模型,`model.score()`函数返回的是准确率,即正确分类的样本数占总样本数的比例。对于回归模型,`model.score()`函数返回的是决定系数R²,它表示模型对观测值的拟合程度。
在Scikit-learn库中,`model.score()`函数的用法如下:
```
score = model.score(X, y)
```
其中,X是输入特征矩阵,y是目标变量的数组。函数返回一个浮点数,表示模型的准确率或决定系数R²。
accuracy_score函数
是什么意思?
Accuracy score函数是评估机器学习模型预测准确性的函数。它将预测值与真实值进行比较,并给出一个0到1之间的分数,表示预测的准确性。该函数可以应用于二元分类、多元分类和回归问题。在二元分类中,accuracy score函数将正确预测的样本数除以总样本数,并将结果返回。在多元分类中,该函数使用混淆矩阵来计算每个分类的准确性,并返回平均准确性。在回归问题中,该函数计算预测值和真实值之间的平均误差,并返回1减去平均误差的值。
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