Vídeo: O que são as métricas do Sklearn em Python?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
o sklearn . Métricas O módulo implementa várias funções de perda, pontuação e utilidade para medir o desempenho da classificação. Algum Métricas pode exigir estimativas de probabilidade da classe positiva, valores de confiança ou valores de decisões binárias.
Levando isso em consideração, o que é Sklearn em Python?
Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina gratuita para Pitão . Ele apresenta vários algoritmos como máquina de vetor de suporte, florestas aleatórias e k-vizinhos, e também oferece suporte Pitão bibliotecas numéricas e científicas como NumPy e SciPy.
Posteriormente, a questão é: o que é Neg_mean_squared_error? Todos os objetos de pontuação seguem a convenção de que valores de retorno mais altos são melhores do que valores de retorno mais baixos. Assim, métricas que medem a distância entre o modelo e os dados, como métricas. mean_squared_error, estão disponíveis como neg_mean_squared_error que retornam o valor negado da métrica.
Além disso, o que é pontuação de precisão no Sklearn?
Precisão classificação pontuação . Na classificação multilabel, esta função calcula o subconjunto precisão : o conjunto de rótulos previsto para uma amostra deve corresponder exatamente ao conjunto de rótulos correspondente em y_true. Na classificação binária e multiclasse, esta função é igual à função jaccard_score.
O que é pontuação f1 em Python?
Calcule o Pontuação F1 , também conhecido como F- balanceado pontuação ou medida F. o Pontuação F1 pode ser interpretado como uma média ponderada da precisão e recall, onde um Pontuação F1 atinge seu melhor valor em 1 e pior pontuação em 0. A contribuição relativa de precisão e recall para o Pontuação F1 são iguais.
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O que é PCA Sklearn?
PCA usando Python (scikit-learn) Uma maneira mais comum de acelerar um algoritmo de aprendizado de máquina é usando Análise de Componente Principal (PCA). Se o seu algoritmo de aprendizado for muito lento porque a dimensão de entrada é muito alta, usar o PCA para acelerá-lo pode ser uma escolha razoável
Quais são todas as unidades métricas de comprimento?
As unidades mais comuns que usamos para medir o comprimento no sistema métrico são o milímetro, o centímetro, o metro e o quilômetro. O milímetro é a menor unidade comumente usada no sistema métrico. O centímetro é a próxima menor unidade de medida. A abreviatura de centímetros é cm (por exemplo, 3 cm)
O que são espécies-chave e por que são importantes?
As espécies-chave são essenciais para seu ecossistema e habitat específicos, pois desempenham um papel considerado vital para a existência das espécies que compartilham seu lar. Eles definem todo um ecossistema. Sem suas espécies-chave, os ecossistemas seriam dramaticamente diferentes ou deixariam de existir completamente
O que é norma em Python?
Numpy.linalg.norm. Se axis for uma tupla de 2, ele especifica os eixos que contêm matrizes 2-D e as normas de matriz dessas matrizes são calculadas. Se o eixo for Nenhum, então uma norma de vetor (quando x é 1-D) ou uma norma de matriz (quando x é 2-D) é retornada
Quais são as unidades métricas de densidade?
Densidade. A densidade é a massa por volume, peso por volume ou gravidade específica, que é a densidade de um material pela densidade da água. As densidades do sistema métrico são geralmente em unidades de massa por volume, como kg / L (quilograma por litro) ou g / cm3 (grama por centímetro cúbico)