Vidéo: Qu'est-ce que les métriques Sklearn en Python ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Les apprendre . métrique Le module implémente plusieurs fonctions de perte, de score et d'utilité pour mesurer les performances de classification. Certains métrique peut nécessiter des estimations de probabilité de la classe positive, des valeurs de confiance ou des valeurs de décisions binaires.
En tenant compte de cela, qu'est-ce que Sklearn en Python ?
Scikit-apprendre est une bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite pour Python . Il comporte divers algorithmes tels que la machine à vecteurs de support, les forêts aléatoires et les k-voisins, et il prend également en charge Python bibliothèques numériques et scientifiques comme NumPy et SciPy.
Par la suite, la question est, qu'est-ce que Neg_mean_squared_error ? Tous les objets scorer suivent la convention selon laquelle les valeurs de retour plus élevées sont meilleures que les valeurs de retour plus faibles. Ainsi des métriques qui mesurent la distance entre le modèle et les données, comme les métriques. Mean_squared_error, sont disponibles en tant que neg_mean_squared_error qui renvoient la valeur négative de la métrique.
De plus, qu'est-ce que le score de précision dans Sklearn ?
Précision classification But . Dans la classification multilabel, cette fonction calcule le sous-ensemble précision : l'ensemble d'étiquettes prédit pour un échantillon doit correspondre exactement à l'ensemble d'étiquettes correspondant dans y_true. En classification binaire et multiclasse, cette fonction est égale à la fonction jaccard_score.
Qu'est-ce que le score f1 en Python ?
Calculer le Score F1 , également connu sous le nom de F- équilibré But ou F-mesure. Les Score F1 peut être interprété comme une moyenne pondérée de la précision et du rappel, où un Score F1 atteint sa meilleure valeur à 1 et la pire But à 0. La contribution relative de la précision et du rappel à la Score F1 sont égaux.
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Qu'est-ce que PCA Sklearn ?
PCA à l'aide de Python (scikit-learn) Un moyen plus courant d'accélérer un algorithme d'apprentissage automatique consiste à utiliser l'analyse en composantes principales (PCA). Si votre algorithme d'apprentissage est trop lent parce que la dimension d'entrée est trop élevée, alors utiliser PCA pour l'accélérer peut être un choix raisonnable
Quelles sont les unités métriques de longueur ?
Les unités les plus courantes que nous utilisons pour mesurer la longueur dans le système métrique sont le millimètre, le centimètre, le mètre et le kilomètre. Le millimètre est la plus petite unité couramment utilisée dans le système métrique. L'abréviation de millimètres est mm (par exemple, 3 mm)
Quelles sont toutes les unités métriques de longueur ?
Les unités les plus courantes que nous utilisons pour mesurer la longueur dans le système métrique sont le millimètre, le centimètre, le mètre et le kilomètre. Le millimètre est la plus petite unité couramment utilisée dans le système métrique. Le centimètre est la prochaine plus petite unité de mesure. L'abréviation des centimètres est cm (par exemple, 3 cm)
Qu'est-ce que la norme en Python ?
Numpy.linalg.norm. Si l'axe est un tuple 2, il spécifie les axes qui contiennent des matrices 2D, et les normes matricielles de ces matrices sont calculées. Si l'axe est Aucun, une norme vectorielle (lorsque x est 1-D) ou une norme matricielle (lorsque x est 2-D) est renvoyée
Quelles sont les unités métriques de densité ?
Densité. La densité est la masse par volume, le poids par volume ou la densité, qui est la densité d'un matériau par rapport à la densité de l'eau. Les densités du système métrique sont généralement exprimées en unités de masse par volume, telles que kg/L (kilogramme par litre) ou g/cm3 (gramme par centimètre cube)