from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

时间: 2024-06-03 12:11:29 浏览: 226
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机器学习模型评估-sklearn中的评估函数

这不是一个问题，而是一段代码。这段代码用于导入sklearn库中的accuracy_score和classification_report函数。accuracy_score函数用于计算分类准确率，classification_report函数用于生成分类报告。您可以将这些函数用于您的机器学习项目中。需要注意的是，这段代码需要在安装sklearn库后才能正常运行。
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from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", ...
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快速掌握ML神器：sklearn实战指南

from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 5. 预测 训练好的模型可用于新数据的预测： ...

import os import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from tqdm import tqdm from sklearn.preprocessing import StandardScaler from PIL import Image from skimage import feature, color, data from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import random as rn from random import shuffle from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, classification_report from sklearn import metrics from sklearn.svm import LinearSVC

这段代码是用 Python 语言编写的，它使用了一些常见的机器学习库和图像处理库，如sklearn、numpy、cv2等。它的主要功能是实现对图像数据的特征提取和分类，具体来说，是通过提取图像的HOG特征并使用SVM分类器对图像...

机器学习中·from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, confusion_matrix, classification_report, accuracy_score, f1_score有何意义

包括精确度（precision_score）、召回率（recall_score）、混淆矩阵（confusion_matrix）、分类报告（classification_report）、准确率（accuracy_score）和F1分数（f1_score）。这些函数可以用来评估分类器的性能，...

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix score1=accuracy_score(y_train,x_blend) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1,score2)报错

from sklearn.metrics import accuracy_score # 假设 x_blend 是一个二维数组，需要转换为一维数组 x_blend = x_blend.reshape(-1) score1 = accuracy_score(y_train, x_blend) y_pred = meta_model.predict(x_...

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns import json import gzip import cv2 as cv from tqdm import tqdm import paddle.vision.transforms as T from paddle.static import InputSpec from paddle.metric import Accuracy

- sklearn.metrics：scikit-learn库中的评估指标模块，提供了混淆矩阵、F1-score等评估指标。 - seaborn：Python的一个数据可视化库，可以用于画混淆矩阵等图形。 - json：Python的一个数据格式转换库，用于将数据...

怎么解决from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=lr.predict(x_train) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=lr.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2)问题

不过，基于你提供的代码片段，我注意到你导入了 accuracy_score 函数，并且使用它计算了训练集和测试集上的准确率。然后，你打印了这两个准确率分数 score1 和 score2。 如果你遇到了问题，请提供具体的错误...

import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

这段代码是用于数据预处理和训练集测试集的划分的。首先，通过pandas库中的read_csv函数读取名为'Train_data.csv'的文件，并将文件中的数据存储到data变量中。接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到...

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=meta_model.predict(x_blend) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2) 出现不连续错误如何代码解决

如果您在使用 accuracy_score 函数时遇到 "Found input variables with inconsistent numbers of samples" 的错误，这意味着您的 x_blend 和 y_train 或者 x_test 和 y_test 的样本数量不匹配。...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import accuracy_score import datetime from time import time models = [RandomForestClassifier(random_state=123, min_samples_split=3, min_samples_leaf=0.01, max_depth=5), LogisticRegression(random_state=123), SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)] # 训练 for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)代码解释

from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import accuracy_score import datetime from time import time 2. 定义三个分类器模型...

from sklearn.metrics import accuracy_score,f1_score,confusion_matrix,classification_report print(classification_report(y_test,prediction["MultinomialNB"],target_names=["Ham","Spam"]))

你提供的代码使用sklearn.metrics库中的函数来计算模型的性能指标，包括准确率、F1值、混淆矩阵和分类报告。classification_report函数计算并打印模型的分类报告，其中包括每个类别的精确度、召回率、F1值和支持数。...

Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\随机森林预测2.py", line 3, in <module> from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, roc_auc_score y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_score = [[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.5, 0.3], [0.3, 0.3, 0.4], [0.6, 0.2, ...

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB NaiveBayes = BernoulliNB().fit(X_train, y_train) preds = NaiveBayes.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds))；

最后，使用classification_report函数生成一个分类器的报告，其中包含每个类别的精确度、召回率和F1得分。 需要注意的是，这段代码中的变量X_train、y_train、X_test和y_test没有给出定义，因此需要在代码中进行...

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

import matplotlib.pyplot as plt importance = mode.feature_importances_ features = list(X.columns) plt.barh(features, importance) plt.title('Feature Importance') plt.xlabel('Importance') plt.show() ...
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qt 5.3.2 mingw 安装包

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