Çfarë është metrika Sklearn në Python?
Çfarë është metrika Sklearn në Python?

Video: Çfarë është metrika Sklearn në Python?

Video: Çfarë është metrika Sklearn në Python?
Video: Çka është Energjia - Episodi 1 2024, Marsh
Anonim

Të sklearin . metrikë moduli zbaton disa funksione të humbjes, rezultateve dhe shërbimeve për të matur performancën e klasifikimit. Disa metrikë mund të kërkojë vlerësime të probabilitetit të klasës pozitive, vlerave të besimit ose vlerave të vendimeve binare.

Duke e mbajtur këtë në konsideratë, çfarë është Sklearn në Python?

Scikit-mëso është një bibliotekë falas për mësimin e makinerive Python . Ai përmban algoritme të ndryshme si makina vektoriale mbështetëse, pyje të rastësishme dhe k-fqinjë, dhe gjithashtu mbështet Python bibliotekat numerike dhe shkencore si NumPy dhe SciPy.

Më pas, pyetja është, çfarë është Neg_mean_squared_error? Të gjitha objektet e shënuesit ndjekin konventën se vlerat më të larta të kthimit janë më të mira se vlerat më të ulëta të kthimit. Kështu, metrikat që matin distancën midis modelit dhe të dhënave, si metrikat. mean_squared_error, janë të disponueshme si gabim_mean_katror_error të cilat kthejnë vlerën e mohuar të metrikës.

Për më tepër, cili është rezultati i saktësisë në Sklearn?

Saktësia klasifikimi pikë . Në klasifikimin multilabel, ky funksion llogarit nëngrupin saktësi : grupi i etiketave të parashikuara për një mostër duhet të përputhet saktësisht me grupin përkatës të etiketave në y_true. Në klasifikimin binar dhe me shumë klasa, ky funksion është i barabartë me funksionin jaccard_score.

Cili është rezultati f1 në Python?

Llogaritni Rezultati F1 , i njohur gjithashtu si F- i balancuar pikë ose F-masë. Të Rezultati F1 mund të interpretohet si një mesatare e ponderuar e saktësisë dhe rikujtimit, ku një Rezultati F1 arrin vlerën e saj më të mirë në 1 dhe më të keqen pikë në 0. Kontributi relativ i saktësisë dhe rikujtimit në Rezultati F1 janë të barabartë.

Recommended: