ما هي مقاييس Sklearn في بايثون؟
ما هي مقاييس Sklearn في بايثون؟

فيديو: ما هي مقاييس Sklearn في بايثون؟

فيديو: ما هي مقاييس Sklearn في بايثون؟
فيديو: SCI-KIT LEARN BASICS TUTORIAL | SKLEARN | LOGISTIC REGRESSION (HAM SPAM) 2024, شهر نوفمبر
Anonim

ال sklearn . المقاييس الوحدة النمطية تنفذ العديد من وظائف الخسارة والنتيجة والمنفعة لقياس أداء التصنيف. بعض المقاييس قد تتطلب تقديرات احتمالية للفئة الإيجابية أو قيم الثقة أو قيم القرارات الثنائية.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، ما هو Sklearn في Python؟

سكيكيت ليرن هي مكتبة تعلم آلي مجانية لـ بايثون . إنه يتميز بخوارزميات مختلفة مثل آلة ناقلات الدعم ، والغابات العشوائية ، والجيران k ، كما أنه يدعم بايثون مكتبات رقمية وعلمية مثل NumPy و SciPy.

بعد ذلك ، السؤال هو ، ما هو Neg_mean_squared_error؟ تتبع جميع كائنات المسجل الاصطلاح القائل بأن القيم المرتجعة الأعلى أفضل من القيم المرتجعة الأقل. وبالتالي ، فإن المقاييس التي تقيس المسافة بين النموذج والبيانات ، مثل المقاييس. mean_squared_error ، تتوفر بتنسيق neg_mean_squared_error التي تعرض القيمة المنفية للمقياس.

بالإضافة إلى ذلك ، ما هي درجة الدقة في Sklearn؟

صحة تصنيف نتيجة . في التصنيف متعدد الملصقات ، تحسب هذه الوظيفة مجموعة فرعية صحة : يجب أن تتطابق مجموعة التسميات المتوقعة لعينة ما تمامًا مع مجموعة الملصقات المقابلة في y_true. في التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات ، تكون هذه الوظيفة مساوية لدالة jaccard_score.

ما هي درجة F1 في بايثون؟

احسب ال نتيجة F1 ، المعروف أيضًا باسم متوازن F- نتيجة أو قياس F. ال نتيجة F1 يمكن تفسيره على أنه متوسط مرجح للدقة والاستدعاء ، حيث أ نتيجة F1 تصل إلى أفضل قيمة لها عند 1 وأسوأ نتيجة في 0. المساهمة النسبية للدقة وأذكر نتيجة F1 متساوية.

موصى به: