Ի՞նչ է Sklearn չափումները Python-ում:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

Այն սքլե սովորել . չափումներ մոդուլն իրականացնում է մի քանի կորստի, միավորի և օգտակար գործառույթներ՝ դասակարգման կատարողականությունը չափելու համար: Մի քանի չափումներ կարող է պահանջել դրական դասի, վստահության արժեքների կամ երկուական որոշումների արժեքների հավանականության գնահատումներ:

Հաշվի առնելով սա՝ ի՞նչ է Sklearn-ը Python-ում:

Scikit-սովորել համար անվճար մեքենայական ուսուցման գրադարան է Պիթոն . Այն պարունակում է տարբեր ալգորիթմներ, ինչպիսիք են աջակցության վեկտորային մեքենան, պատահական անտառները և k-հարևանները, և այն նաև աջակցում է Պիթոն թվային և գիտական գրադարաններ, ինչպիսիք են NumPy-ը և SciPy-ը:

Հետագայում հարցն այն է, թե ինչ է Neg_mean_squared_error-ը: Բոլոր գնահատող օբյեկտները հետևում են այն կոնվենցիայի, որ ավելի բարձր վերադարձի արժեքներն ավելի լավ են, քան ցածր վերադարձի արժեքները: Այսպիսով, չափումները, որոնք չափում են մոդելի և տվյալների միջև հեռավորությունը, ինչպես չափիչները: mean_squared_error, հասանելի են որպես neg_mean_squared_error որոնք վերադարձնում են չափման ժխտված արժեքը:

Բացի այդ, ո՞րն է ճշգրտության միավորը Sklearn-ում:

Ճշգրտություն դասակարգում միավոր . Multilabel դասակարգման մեջ այս ֆունկցիան հաշվարկում է ենթաբազմությունը ճշգրտություն Նմուշի համար կանխատեսված պիտակների հավաքածուն պետք է ճշգրտորեն համապատասխանի y_true-ի համապատասխան պիտակների շարքին: Երկուական և բազմադաս դասակարգման դեպքում այս ֆունկցիան հավասար է jaccard_score ֆունկցիային։

Ի՞նչ է f1 միավորը Python-ում:

Հաշվեք F1 հաշիվ , որը նաև հայտնի է որպես հավասարակշռված F- միավոր կամ F- չափում: Այն F1 հաշիվ կարող է մեկնաբանվել որպես ճշգրտության և հետ կանչման միջին կշռված, որտեղ ան F1 հաշիվ հասնում է իր լավագույն արժեքին 1-ի և վատագույնի դեպքում միավոր ժամը 0. Ճշգրտության և հիշողության հարաբերական ներդրումը F1 հաշիվ հավասար են.