تصویری: معیارهای Sklearn در پایتون چیست؟
2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35
این اسکلره کردن . معیارهای ماژول چندین توابع ضرر، امتیاز و ابزار را برای اندازه‌گیری عملکرد طبقه‌بندی پیاده‌سازی می‌کند. مقداری معیارهای ممکن است به تخمین احتمالات کلاس مثبت، مقادیر اطمینان یا مقادیر تصمیمات دودویی نیاز داشته باشد.
با در نظر گرفتن این موضوع، Sklearn در پایتون چیست؟
Scikit- Learn یک کتابخانه یادگیری ماشینی رایگان برای است پایتون . دارای الگوریتم های مختلفی مانند ماشین بردار پشتیبان، جنگل های تصادفی و همسایگان k است و همچنین پشتیبانی می کند. پایتون کتابخانه های عددی و علمی مانند NumPy و SciPy.
پس از آن، سوال این است که Neg_mean_squared_error چیست؟ همه اشیاء امتیاز دهنده از این قرارداد پیروی می کنند که مقادیر بازگشتی بالاتر بهتر از مقادیر بازگشتی کمتر هستند. بنابراین معیارهایی که فاصله بین مدل و داده‌ها را اندازه‌گیری می‌کنند، مانند معیارها. mean_squared_error، به عنوان موجود هستند neg_mean_squared_error که مقدار منفی متریک را برمی گرداند.
علاوه بر این، امتیاز دقت در Sklearn چیست؟
دقت طبقه بندی نمره . در طبقه بندی چند برچسبی، این تابع زیر مجموعه را محاسبه می کند دقت : مجموعه برچسب های پیش بینی شده برای یک نمونه باید دقیقاً با مجموعه برچسب های مربوطه در y_true مطابقت داشته باشد. در طبقه بندی باینری و چند کلاسه، این تابع برابر با تابع jaccard_score است.
امتیاز f1 در پایتون چیست؟
را محاسبه کنید امتیاز F1 ، همچنین به عنوان F متعادل شناخته می شود نمره یا F-Measure. این امتیاز F1 را می توان به عنوان میانگین وزنی دقت و یادآوری تفسیر کرد، که در آن یک امتیاز F1 به بهترین مقدار خود در 1 و بدترین می رسد نمره در 0. سهم نسبی دقت و یادآوری به امتیاز F1 برابر هستند.
توصیه شده:
معیارهای زاویه گمشده در مثلث ABC چیست؟
توضیح گام به گام: داده می شود که ABC یک مثلث قائم الزاویه است که در C و AC=7 اینچ قائم الزاویه و CB=5 اینچ است. بنابراین، اندازه زوایای از دست رفته در مثلث ABC به ترتیب 35.5 درجه و 54.5 درجه است
چرا از معیارهای پراکندگی استفاده می کنیم؟
اندازه‌گیری‌های پراکندگی حیاتی هستند زیرا می‌توانند درون یک نمونه خاص یا گروهی از افراد را به شما نشان دهند. وقتی نوبت به نمونه‌ها می‌رسد، این پراکندگی مهم است زیرا حاشیه خطای شما را در هنگام استنتاج در مورد معیارهای گرایش مرکزی، مانند میانگین‌ها، تعیین می‌کند
معیارهای گرایش مرکزی برای داده های گروه بندی نشده چیست؟
اصطلاح تمایل مرکزی به مقدار متوسط یا معمولی مجموعه ای از داده ها اشاره دارد که معمولاً با استفاده از سه m اندازه گیری می شود: میانگین، میانه و حالت. میانگین، میانه و مد به عنوان معیارهای گرایش مرکزی شناخته می شوند
هنجار در پایتون چیست؟
Numpy.linalg.norm. اگر محور دو تایی باشد، محورهایی را مشخص می کند که ماتریس های دو بعدی را نگه می دارند و هنجارهای ماتریس این ماتریس ها محاسبه می شوند. اگر محور None باشد، یک هنجار برداری (وقتی x 1-D است) یا یک هنجار ماتریس (زمانی که x 2-D است) برگردانده می شود
معیارهای انتخاب کروموفور چیست؟
معیارهایی که کره ها توسط آن ها متمایز می شوند، فاصله و برهمکنش بین اجزای مولکول ها مانند مزدوج و غیره است. معمولاً تغییرات در کره دوم می تواند بر علامت و اندازه CE تأثیر بگذارد در حالی که جایگزینی در کره های دورتر منجر به اثرات کوچکتر می شود