skm.compare_psnr
时间: 2023-09-24 09:03:07 浏览: 80
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相关问题
(X_train, X_test, y_train, y_test) = skm.train_test_split(X, Boston['medv'], test_size=0.3, random_state=0)
这是一个常见的机器学习中的数据集划分操作,用于将数据集划分为训练集和测试集。具体的操作如下:
1. X_train:训练集的特征数据,是从原始数据集X中划分出来的,用于训练机器学习模型。
2. X_test:测试集的特征数据,同样是从原始数据集X中划分出来的,用于评估机器学习模型的性能。
3. y_train:训练集的目标变量数据,是从原始数据集Boston['medv']中划分出来的,与X_train对应。
4. y_test:测试集的目标变量数据,同样是从原始数据集Boston['medv']中划分出来的,与X_test对应。
这个操作使用了sklearn库中的train_test_split函数,其中参数说明如下:
- X:原始数据集的特征数据。
- Boston['medv']:原始数据集的目标变量数据。
- test_size:测试集所占比例,这里设置为0.3,即测试集占总数据集的30%。
- random_state:随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
这样划分出来的训练集和测试集可以用于训练和评估机器学习模型。
import sklearn.metrics as skm
I'm sorry, as an AI language model, I am not able to import or use any libraries or packages, including "sklearn.metrics". However, I can provide you with some information on the "sklearn.metrics" package.
The "sklearn.metrics" package is a collection of functions for evaluating the performance of machine learning models. It includes functions for computing various metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curve, and confusion matrix. These metrics are commonly used to evaluate the performance of classification and regression models. The package also includes functions for clustering evaluation and pairwise distances computation.
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