预测正确的正样本数除以所有的预测正样本数： 4 Recall recall定义为ML模型预测结果中：预测正确的正样本数除以所有的实际正样本数： 5 Specificity specificity定义为ML...模型预测结果中：预测正确的负样本数除以所有的实际负样本数： 6 Support 支持度可定义为每类目标值中相应的样本数 7 F1 Score 该分数将为我们提供precision和recall的调和平均值...我们可以使用sklearn的classification_report功能，用于获取分类模型的分类报告的度量。...它基本上定义在概率估计上，并测量分类模型的性能，其中输入是介于0和1之间的概率值。 通过精确区分，可以更清楚地理解它。...正如我们所知，准确度是我们模型中预测的计数（预测值=实际值），而对数损失是我们预测的不确定性量，基于它与实际标签的差异。借助对数损失值，我们可以更准确地了解模型的性能。
2 Sklearn数据库 引用 from sklearn.datasets import * Sklearn自带数据如下 数据集 函数 介绍 鸢尾花数据集 load_iris() 用于分类任务的数据集...n每类样品：50。 n样本数：150。 n维度：4。 n特征：实数, 正数。 n通过load_iris().DESCR获得详细内容。...n每类样品：[59,71,48]。 n样本数：178。 n维度：13。 n特征：实数,正数。 nload_wine ().DESCR获得详细内容。...l乳腺癌数据集：load_breast_cancer()，简单经典的用于二分类任务的数据集； n类别：2。 n每类样品：212(M),357(B)。 n样本数：569。 n维度：30。...l两个月亮集：make_moons()，二分类数据集，像两个月亮一样(太极)。
GaussianNB() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data) print("高斯朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数...分布参数由每类 y 的 \theta_y = (\theta_{y1},\ldots,\theta_{yn}) 向量决定， 式中 n 是特征的数量(对于文本分类，是词汇量的大小) \theta_{yi}...(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data) print("多项分布朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数 : %d" % (iris.data.shape...BernoulliNB() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data) print("伯努利朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数...所有的朴素贝叶斯分类器都支持样本权重。 文档贝叶斯分类器案例 对于新闻分类，属于多分类问题。我们可以使用MultinamialNB()完成我们的新闻分类问题。
数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。...样本数据局部截图： ?...Iris.png 获取150个样本数据的3种方法： 1.完整的样本数据Iris.csv文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/16N0ivGWFrmc73ustPLWPZA...2.决策树分类代码 第1-3行代码导入库；第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y； 第9行代码划分训练集和测试集，比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%，如下图所示： ?...最后3行代码打印预测结果，通过观察类别实际值test_y和类别预测值predict_y可以知道每个样本的预测情况。
实验一：鸢尾花数据集分类 一、问题描述 利用机器学习算法构建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小，区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。...数据集共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征，通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。...该函数需要设置random_state，给其赋一个值，当多次运行此段代码能够得到完全一样的结果。若不设置此参数则会随机选择一个种子，执行结果也会因此而不同了。...K就是最近的样本的个数，其取值至关重要，关系最终的分类结果。 如上图所示，绿色的点为要进行分类的点。...从此可以得出，K值的选取将影响分类结果。 另外一个重要的因素是点距离的计算。常见的距离度量方式有曼哈顿距离、欧式距离等等。通常KNN采用欧式距离。
今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度（accuracy 准确） 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务...错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。...F1-score，是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 ...随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示： ?...}'.format(cross_val_score(gaussian,test_X,test_Y,scoring='f1_weighted',cv=6).mean())) #查看分类报告 from sklearn.metrics
数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。...样本数据局部截图： ?...Iris.png 获取150个样本数据的3种方法： 1.完整的样本数据Iris.csv文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/16N0ivGWFrmc73ustPLWPZA...载入数据集的代码如下： from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data y = load_iris().target 3.支持向量机分类器...验证分类器效果时，使用交叉验证使结果具有说服性。
scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。...数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。...但是由于使用验证集来选择最终模型，因此最终模型对验证数据的错误率估计是有偏的（小于真实错误率），且在用测试集评估最终模型之后，我们不能进一步调整模型。...分类器正确分类的样本数与总样本数之比，假设分类正确的样本数量=70，而总分类样本数量=100，那么精度=70/100=70.00%。...准确率( accuracy)，准确率是指对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比，假设分类正确的样本数量=70，而总分类样本数量=100，那么精度=70/100=70.00%。
class_log_prior_ ndarray of shape (n_classes)当提供时，该值由样本重量加权。...classes_ ndarray of shape (n_classes,)每类的对数概率（平滑）。...=1e-09) 属性 属性 解释 class_count_ ndarray of shape (n_classes,)每类观察到的训练样本数。...classes_ ndarray of shape (n_classes,)分类器已知的类标签 epsilon_ float方差的绝对加和值 sigma_ ndarray of shape (n_classes..., n_features)每类特征的方差 theta_ ndarray of shape (n_classes, n_features)每类特征的平均值 方法 fit(X, y[, sample_weight
，分类之后可以通过sigmold函数取离散化 在现实生活中逻辑回归模型一般是不够好的，所以我们很少用到逻辑回归， 2.2、决策树 对于分类树来说，给定一个观测值，因变量的预测值为它所属的终端结点内训练集的最常出现的类...分类树的构造过程与回归树也很类似，与回归树一样，分类树也是采用递归二叉分裂。但是在分类树中，均方误差无法作为确定分裂节点的准则，一个很自然的替代指标是分类错误率。...分类错误率就是：此区域内的训练集中非常见类所占的类别，即： 上式中的代表第m个区域的训练集中第k类所占的比例。...但是在大量的事实证明：分类错误率在构建决策树时不够敏感，一般在实际中用如下两个指标代替： (1) 基尼系数 (2) 交叉熵： # 使用决策树算法对iris分类： ''' criterion:{“gini...min_samples_split:拆分内部节点所需的最少样本数 min_samples_leaf :在叶节点处需要的最小样本数。
学习目标 理解分类的评估指标 掌握类别不平衡数据的解决方法 1.分类评估指标 1.1混淆矩阵 ️️首先我们显了解几个概念： 真实值是 正例 的样本中，被分类为 正例 的样本数量有多少，这部分样本叫做真正例...（TP，True Positive） 真实值是 正例 的样本中，被分类为 假例 的样本数量有多少，这部分样本叫做伪反例（FN，False Negative） 真实值是 假例 的样本中，被分类为 正例 的样本数量有多少...，这部分样本叫做伪正例（FP，False Positive） 真实值是 假例 的样本中，被分类为 假例 的样本数量有多少，这部分样本叫做真反例（TN，True Negative） 用表格可能更好理解 ...AUC 范围在 [0, 1] 之间 当 AUC= 1 时，该模型被认为是完美的分类器，但是几乎不存在完美分类器 ✒️✒️AUC 值主要评估模型对正例样本、负例样本的辨别能力 1.4API介绍 ...1.4.1分类评估报告API sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=[], target_names=None )
查阅sklearn官方文档，precision_score函数除了我们一直传入的真实值y_true和预测值y_predict还有很多其它的参数。...b 多分类问题中的混淆矩阵 这一小节的重点是介绍多分类问题中的混淆矩阵，不同于sklearn中的precision_score、recall_score和f1_score，sklearn中的混淆矩阵天然支持多分类问题...对于十分类的问题得到了一个(10 x 10)的混淆矩阵。对于这个(10 x 10)矩阵的解读方式和二分类问题中的(2 x 2)矩阵的解读方式是一模一样的。...比如对于error_matrix矩阵的第1行第9列元素值（从第0行第0列开始），表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9的所有样本数占所有真实为数字1的样本总数的比重。...这一章介绍了很多能够更好评价分类算法的指标，并对每一个指标都进行了详细的解释，通过这一章的学习会对如何评价分类算法有了更加全面的认识。下一章将会介绍一个大名鼎鼎的分类算法：支持向量机SVM。
无 数据原地址： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing 2.2鸢尾花数据集 用于分类任务的数据集 样本数量：150（三个分类各有50） 特征数量：...：20 特征数量：3 特征信息： Chins 下巴 Situps 仰卧起坐 Jumps 跳跃 目标信息： Weight 体重 Waist 腰围 Pulse脉搏 缺失特征值：无 2.5乳腺癌数据集 用于分类任务的数据集...样本数量：569 特征数量：30 特征信息： radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值） texture 纹理（灰度值的标准偏差） perimeter 周长 area 区域 smoothness...：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，引入相关的，冗余的和未知的噪音特征；将高斯集群的每类复杂化；在特征空间上进行线性变换 make_gaussian_quantiles：将single...make_moons/make_moons：生成二维分类数据集时可以帮助确定算法（如质心聚类或线性分类），包括可以选择性加入高斯噪声。它们有利于可视化。用球面决策边界对高斯数据生成二值分类。
样本数量的1 / 9左右。...所谓的False Positive就是样本真实值y_true = 0，但是算法错误预测样本为y_predict = 1，所有符合条件的样本数量。...FN（False Negative）表示样本的真实值为1（Positive），但是算法错误预测样本为0（Negative） 所谓的False Negative就是样本真实值y_true = 1，但是算法错误预测样本为...同样从sklearn中的metrics包下导入precision_score函数，这和之前我们自己实现的函数名一样，类似的只需要将测试集的真实值y_ture以及在算法上的预测值y_log_predict...使用sklearn计算的召回率和我们自己编写函数计算的召回率的结果是一样的都是80%。
当讨论预测模型时，往往既指回归模型也指分类模型，不过每类模型的衡量指标有所不同。对分类模型，通常会输出类别结果（如SVM、KNN等）和概率结果（如LR、RF、GBDT）。而对回归模型通常输出连续值。...当你训练一个分类器后，进行测试。对于正例，分类器可能正确的将其分类为正例，也可能错误的拒绝了这个样例，对于反例也是一样。...- Accuracy rate = \frac{FN+FP}{TP+FN+FP+TN}，错误预测的样本数量占样本总量的比例 准确分类率和错误分类率不能满足所有任务需求，比如错误率衡量了有多少比例的病人被判断错误...值为1代表模型可以完美预测，值为0.5代表模型和随机预测结果一样。 ROC可以被分解为敏感度和特异度。一个二分类问题就是在敏感度和特异度之间平衡。...分类报告 scikit-learn讨论分类问题提供了一个便利的报告，可以较方便的给出模型的准确性概念。
基分类器：AdaBoost通常使用简单的决策树作为基分类器，而XGBoost除了支持CART树外，还支持线性分类器。这使得XGBoost在处理某些特定问题时能够提供更灵活的建模选项。...AdaBoost的特点是它会根据前一轮分类器的表现来调整样本权重，错误分类的样本在下一轮训练中会被赋予更高的权重，以此来强化模型对于难以分类样本的学习。...import StratifiedKFold from sklearn.metrics import classification_report 的作用是从一个分类任务中生成一个文本报告，展示主要的分类指标...是一个用于评估分类模型性能的函数，它能够为二分类或多分类任务提供一个详细的性能报告。该报告包括以下几个主要指标： 精确度 (Precision)：预测为正类别中实际为正类别的比例。...支持度 (Support)：每个类别在数据集中的样本数量。 准确性 (Accuracy)：正确预测的比例。
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier...可以看到我们的数据很完整，一共150条数据每类50条，再查看数据的描述统计 ? 接着我们通过箱线图与直方图来观察数据的最值，中位数和偏差与数据分布 ? ?...可以看到有些变量之前有着明显的相关性，因此我们可以进行预测 建模分类 现在开始建模分类，和之前的例子一样，我们将数据集划分为训练集和测试集。..., x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=7) 用于分类的模型很多...，本文将使用以下四种经典算法来建模并进行评估： K近邻(KNN) 支持向量机(SVM) 随机森林(RF) 逻辑回归(LR) 关于这几种算法的理论并不会在本文详细展开，事实上可以通过百度轻松查到每一种算法的推导与应用
如果为False，返回分类正确的样本数量，否则，返回正 确分类的得分. sample_weight : 形状为[样本数量]的数组，可选. 样本权重....返回值 score : 浮点型 如果normalize为True，返回正确分类的得分（浮点型），否则返回分类正确的样本数量（整型）....sklearn中recall_score方法和precision_score方法的参数说明都是一样的，所以这里不再重复，只是把函数和返回值说明贴在下面： 计算召回率 召回率是比率tp / (tp...召回率直观地说是分类器找到所有正样本的能力. 召回率最好的值是1，最差的值是0....sklearn中f1_score方法和precision_score方法、recall_score方法的参数说明都是一样的，所以这里不再重复，只是把函数和返回值说明贴在下面： 计算F1 score，它也被叫做
对于任意一个人脸样本，将样本数据向特征向量投影，得到的投影系数作为人脸的特征表示。使用支持向量机（SVM）对这些不同的投影系数向量分类，来进行人脸识别。...主要步骤如下： （1）人脸数据集基本信息 本次测试使用的是英国剑桥大学AT&T人脸数据集，该数据集大小为4.68M，有40类样本，每类中包含同一个人的10张图像。...（6）预测 得到预测结果中，哪些是正确哪些是错误的。 （7）测试结果可视化 将测试的结果进行展示，原先图片应该是谁，结果预测成谁。...图3.8 除此之外，还会生成一个含有查准率（precision）、查全率（recall）、F1值（f1-score）以及测试样本数的数据表，如图3.9。...支持向量机SVM的优劣分析 4.1 SVM的优点 SVM的主要优点包括： 它是专门针对有限样本情况的，其口标是得到现有信息下的最优解，而不仅仅是样本数口趋于无穷大时的最优值； 算法最终转化为一个二次型寻优问题
缺点 只能用于分类问题- 需要计算先验概率；- 分类决策存在错误率；- 对输入数据的表达形式很敏感 3种贝叶斯模型 高斯分布 高斯分布就是正态分布 【用途】用于一般分类问题 导包 from sklearn.naive_bayes...(进程) 七、支持向量机SVM（Support Vector Machine） 原理 支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。...在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量 用途 SVM主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络不能解决的过学习问题，而且有很好的泛化能力...这个分类器也成为最大间隔分类器（maximum-margin classifier）。支持向量机是一个二类分类器。- 非线性分类 SVM的一个优势是支持非线性分类。...import KMeans 常见错误 k值不合适1.
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