机器学习:分类模型的评估精确率Presicion和召回率Recall

机器学习:分类模型的评估精确率Presicion和召回率Recall

estimator.score()准确率:预测结果正确的百分比混淆矩阵预测结果Predicted Condition正确标记 True ConditionT TrueF FalseP PositiveN Negative精确率 Presicion预测结果为正中真实为正的比例(查的准)召回率 Reca...

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

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目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随...

机器学习:分类模型的评估精确率Presicion和召回率Recall

estimator.score()准确率:预测结果正确的百分比混淆矩阵预测结果Predicted Condition正确标记 True Condition预测结果正例假例真实 正例真正例TP伪反例FN结果 假例伪正例FP真反例TNT TrueF FalseP PositiveN Negative精确...

Python机器学习(sklearn)——分类模型评估与调参总结(下)

21.集成方法有随机森林(random forest)和梯度提升树(gradient boosted decision tree)GBDT 随机森林中树的随机化方法有两种: (1)通过选择用于构造树的数据点构造随机森林需要确定用于构造的树的个数为了确保树与树之间的区别,对每棵树的数据进行自助采样从样...

Python机器学习(sklearn)——分类模型评估与调参总结(上)

1.如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = tra...

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