原文链接
http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/
预测值：pred
真实值：y_test
直接用平均值
mean(pred == y_test)
准确得分
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(pred, y_test)
accuracy_score(pred, y_test, normalize=False)
混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(pred, y_test)
汉明
from sklearn.metrics import hamming_loss
hamming_loss(pred, y_test)
【sklearn 模型评估】转载于:https://www.cnblogs.com/hichens/p/11536090.html
推荐阅读
- 人脸识别|【人脸识别系列】| 实现自动化妆
- 人工智能|干货！人体姿态估计与运动预测
- 推荐系统论文进阶|CTR预估 论文精读(十一)--Deep Interest Evolution Network(DIEN)
- Python专栏|数据分析的常规流程
- 历史上的今天|【历史上的今天】2 月 16 日（世界上第一个 BBS 诞生；中国计算机教育开端；IBM 机器人赢得智能竞赛）
- 网络|一文彻底搞懂前端监控
- 游戏|2022年如何学习前端前沿技术，破卷而出（）
- 分布式|《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》内容介绍