中文字幕av专区_日韩电影在线播放_精品国产精品久久一区免费式_av在线免费观看网站

溫馨提示×

Pandas中怎么評估分類模型的性能

小億
84
2024-05-13 10:51:54
欄目: 編程語言

在Pandas中,評估分類模型的性能通常需要使用混淆矩陣和一些評估指標。

  1. 混淆矩陣:可以使用Pandas的crosstab函數來計算混淆矩陣。例如,假設y_true是實際類別的Series,y_pred是預測類別的Series,可以使用以下代碼計算混淆矩陣:
confusion_matrix = pd.crosstab(y_true, y_pred)
  1. 準確率、召回率和F1分數:可以使用sklearn.metrics中的函數來計算這些評估指標。首先,需要將y_true和y_pred轉換為numpy數組,然后可以計算準確率、召回率和F1分數:
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Recall: ", recall)
print("F1 score: ", f1)
  1. 分類報告:可以使用sklearn.metrics中的classification_report函數來生成包含準確率、召回率、F1分數等信息的分類報告。
from sklearn.metrics import classification_report

report = classification_report(y_true, y_pred)
print(report)

通過以上方法,可以在Pandas中評估分類模型的性能并獲取詳細的性能指標。

0
祁阳县| 荣昌县| 长武县| 嘉黎县| 克东县| 棋牌| 九寨沟县| 乐陵市| 资阳市| 宣城市| 玛曲县| 黄浦区| 衡东县| 仪陇县| 永吉县| 安远县| 宁南县| 康定县| 苗栗县| 屏东市| 玛纳斯县| 五常市| 太湖县| 大悟县| 来宾市| 瓮安县| 资讯| 上犹县| 西乌珠穆沁旗| 正宁县| 浮梁县| 利辛县| 永泰县| 临夏市| 湘乡市| 虹口区| 毕节市| 武义县| 五峰| 闽侯县| 咸丰县|