Video: Cos'è Accuracy_score?
2024 Autore: Miles Stephen | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:37
precision_score (y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=Nessuno)[source] Punteggio di classificazione dell'accuratezza. Nella classificazione multietichetta, questa funzione calcola l'accuratezza del sottoinsieme: l'insieme di etichette previsto per un campione deve corrispondere esattamente all'insieme di etichette corrispondente in y_true.
Quindi, come viene calcolato il punteggio di accuratezza?
Classificazione Precisione . Classificazione precisione è il nostro punto di partenza. È il numero di previsioni corrette fatte diviso per il numero totale di previsioni fatte, moltiplicato per 100 per trasformarlo in una percentuale.
Oltre sopra, cos'è Y_pred? È una conversione dell'array numpy y_train in un tensore. il tensore y_pred sono i dati previsti (calcolati, prodotti) dal modello. Di solito, sia y_true che y_pred hanno esattamente la stessa forma. Alcune delle perdite, come quelle sparse, possono accettarle con forme diverse.
Inoltre, cos'è Neg_mean_squared_error?
Tutti gli oggetti del punteggio seguono la convenzione secondo cui i valori restituiti più alti sono migliori dei valori restituiti più bassi. Quindi metriche che misurano la distanza tra il modello e i dati, come le metriche. mean_squared_error, sono disponibili come neg_mean_squared_error che restituiscono il valore negato della metrica.
Che cos'è Classification_report?
Rapporto di classificazione . I rapporti di classificazione visiva vengono utilizzati per confrontare i modelli di classificazione per selezionare modelli "più rossi", ad es. hanno metriche di classificazione più forti o più equilibrate. Le metriche sono definite in termini di veri e falsi positivi e veri e falsi negativi.
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