Scikit-Learn 常用函數(shù)

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1、數(shù)據(jù)集劃分

函數(shù)原型：

train_test_split(train_data, train_label, test_size=None, random_state=None, shuffle=True)

• train_data：數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，可以是列表或者numpy數(shù)組
• train_label：數(shù)據(jù)集的標簽
• test_size：測試集的樣本占比(0.0, 1.0)，如果是整數(shù)的話就是樣本的數(shù)量
• random_state：隨機數(shù)的種子

• shuffle: 是否需要打亂數(shù)據(jù)集

• 返回劃分完成的數(shù)據(jù)，順序：訓(xùn)練集數(shù)據(jù)、測試集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練集標簽、測試集標簽

實例：

# 導(dǎo)入相關(guān)函數(shù) from sklearn.model_selection import train_test_split# 按照測試集占0.2得比例劃分數(shù)據(jù)集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

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2、評估指標

sklearn.metrics：

• accuracy_score：準確率
• average_precision_score：平均準確率
• confusion_matrix：混淆矩陣
• precision_score：精確率，查準率
• recall_score：召回率
• f1_score：FI值
• classification_report：包含precision_score、recall_score、f1_score

xx(y_true, y_pred):

• y_true : numpy數(shù)組shape = [n_samples]，真實標簽值
• y_pred : numpy數(shù)組shape = [n_samples]，預(yù)測值

實例：

# 導(dǎo)入相關(guān)函數(shù) from sklearn.model_selection import confusion_matrix# 計算混淆矩陣 confu_matrix = confusion_matrix(y_true=train_label, y_pred=train_pred)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Scikit-Learn 常用函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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