რა არის Accuracy_score?

2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37

სიზუსტის_ქულა (y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=არცერთი)[წყარო] სიზუსტის კლასიფიკაციის ქულა. მრავალლეიბლების კლასიფიკაციაში ეს ფუნქცია ითვლის ქვესიმრავლის სიზუსტეს: ნიმუშისთვის პროგნოზირებული ეტიკეტების ნაკრები ზუსტად უნდა ემთხვეოდეს ეტიკეტების შესაბამის კომპლექტს y_true-ში.

მაშინ, როგორ გამოითვლება სიზუსტის ქულა?

კლასიფიკაცია სიზუსტე . კლასიფიკაცია სიზუსტე არის ჩვენი ამოსავალი წერტილი. ეს არის სწორი პროგნოზების რაოდენობა გაყოფილი პროგნოზების საერთო რაოდენობაზე, გამრავლებული 100-ზე, რათა ის გადაიზარდოს პროცენტულად.

გარდა ზემოთ, რა არის Y_pred? ეს არის numpy მასივის y_train კონვერტაცია ტენზორად. ტენსორი y_pred არის თქვენი მოდელის მიერ პროგნოზირებული (გამოთვლილი, გამომავალი) მონაცემები. ჩვეულებრივ, ორივე y_true და y_pred აქვს ზუსტად იგივე ფორმა. ზოგიერთმა დანაკარგმა, მაგალითად, მწირმა, შეიძლება მიიღოს ისინი სხვადასხვა ფორმით.

ასევე, რა არის Neg_mean_squared_error?

ყველა ქულერის ობიექტი მიჰყვება კონვენციას, რომ უფრო მაღალი დაბრუნების მნიშვნელობები უკეთესია, ვიდრე ქვედა დაბრუნების მნიშვნელობები. ამრიგად, მეტრიკა, რომელიც ზომავს მანძილს მოდელსა და მონაცემებს შორის, ისევე როგორც მეტრიკა. mean_squared_error, ხელმისაწვდომია როგორც neg_mean_squared_error რომლებიც აბრუნებენ მეტრიკის უარყოფით მნიშვნელობას.

რა არის Classification_report?

კლასიფიკაციის ანგარიში . ვიზუალური კლასიფიკაციის ანგარიშები გამოიყენება კლასიფიკაციის მოდელების შესადარებლად მოდელების შესარჩევად, რომლებიც „უფრო წითელია“, მაგ. აქვს უფრო ძლიერი კლასიფიკაციის მეტრიკა ან უფრო დაბალანსებული. მეტრიკა განისაზღვრება ჭეშმარიტი და ცრუ დადებითი და ჭეშმარიტი და ყალბი ნეგატივების მიხედვით.