estimator.score()
混淆矩陣
在分類任務下，**結果與正確標記之間存在四種不同的組合，構成混淆矩陣（適用於多分類）
貓：混淆矩陣
狗：混淆矩陣
評估標準：準確率：精確率和召回率。
精確率：
**結果為正例樣本中真實為正例的比例（查的準）
召回率：
真實為正例的樣本中**結果為正例的比例（查的對，對正樣本的區分能力）
其他的分類標準，f1-score，反映了模型的穩健性
交叉驗證：所有資料分成n等分，將拿到的訓練資料，分成訓練和驗證集。
（4折交叉驗證）
把這四個準確率求平均值模型結果。
通常情況下，有很多引數是需要手動指定的（如k-近鄰演算法中的k值），這種叫超引數。但是手動過程繁雜，所以需要對模型預設幾種超引數組合。每組超引數都採用交叉驗證來進行評估。最後選出最優引數組合建立模型。
要是有兩組資料，就兩兩組合。
超引數搜尋-網格搜尋api
源**：
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
defknncls()
:#進行演算法流程 超引數
knn= kneightborsclassifier(n_neighbors=
)#構造一些引數的值進行搜尋
param=
#進行網格搜尋
gc=gridsearchcv(knn,param_grid=param,cy=2)
gc.fit(x_train,y_train)
#**準確率
print
("在測試及上準確率："
,gc.score(x_test,y_test)
)print
("在交叉驗證當中最好的結果："
,gc.best_score_)
print
("選擇最好的模型是："
,gc.best_estimator_)
print
("每個超引數每次交叉驗證的結果："
,gc.cv_results_)
return
none
if __name__==
"__main"
: knncls(
)
機器學習分類模型效果評估指標
機器學習分類模型效果評估指標 準確率 精確率 召回率 f1 score 1 準確率 精確率 召回率 f1 score 我們以分類演算法為例，假設班裡有50個同學，其中男生30個，女生20個，我們根據身高 體重 頭髮長度 聲音分貝等等特徵，想找到所有女生，比如已經有這樣乙個分類器了，得到結果如下 這裡...
機器學習的模型評估
機器演算法有很多，各種模型的在不同的場景下各有優劣。所以需要一些方法來對機器學習的方法有乙個判斷。真實情況 正例反例 正例tp 真正例 fn 假反例 反例fp 假正例 tn 真反例 p tpt p fp r tptp fnroc reciever operating characteristic 是...
分類模型的評估
1.混淆矩陣 對於乙個分類器 二分類 結果和真實情況總共存在四種情況，值分為正類 負類，真實值分分為正類 父類，兩兩組合，共有四種情況，如下所示，即組成乙個混淆矩陣 針對多分類問題，真實情況有n類，情況有n類，所以其混淆矩陣為nxn 準確率即為所有 正確的樣本 樣本總數 即 accuracy tp ...