我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我注意到r2_score和explained_variance_score都是用于回归问题的内置sklearn.metrics方法。我一直认为r2_score是模型解释的百分比方差。它与explained_variance_score有何不同？你什么时候会选择一个而不是另一个？谢谢! 最佳答案 我找到的大部分答案(包括此处)都强调R2之间的区别和ExplainedVarianceScore，即:平均残差(即平均误差)。但是，还有一个重要的问题被抛在脑后，那就是:我到底为什么要考虑均值误差？复习:R2:是决定系数，用于测量(最小二乘)
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
我想计算我的分类器的AUC、精确度和准确度。我在做监督学习:这是我的工作代码。此代码适用于二进制类，但不适用于多类。请假设您有一个包含二进制类的数据框:sample_features_dataframe=self._get_sample_features_dataframe()labeled_sample_features_dataframe=retrieve_labeled_sample_dataframe(sample_features_dataframe)labeled_sample_features_dataframe,binary_class_series,multi_cla
最近，我正在使用redisSortedSet为每个用户实现游戏排名，但是我遇到了一个问题:zaddgame_rank556435zaddgame_rank556088561zaddgame_rank55608825zrangegame_rank0-1结果是:"60882561""608852""6435"我想知道是否有可能在分数相同的情况下按数字顺序获取值:"6435""608852""60882561" 最佳答案 当一个排序集的成员具有相同的分数时，它们将按字典顺序排序。没有直接的方法让它们以不同的方式排序AFAIK，但您可以轻松
我正在尝试为进程设置OOMkiller得分调整，灵感来自oom_adjust_setupinOpenSSH'sport_linux.c.为此，我打开/proc/self/oom_score_adj，读取旧值，然后写入新值。显然，我的进程需要是root或具有CAP_SYS_RESOURCE的能力才能做到这一点。我得到了一个我无法解释的结果。当我的进程没有能力时，我可以打开该文件并读取和写入值，尽管我写入的值没有生效(足够公平):$./a.outCAP_SYS_RESOURCE:noteffective,notpermitted,notinheritableoom_score_adjval
PHP手册suggests自动加载类，如function__autoload($class_name){require_once("some_dir/".$class_name.".php");}并且这种方法可以很好地加载保存在文件my_dir/FooClass.php中的类FooClass像classFooClass{//someimplementation}问题如何才能使用_autoload()函数并访问my_dir/foo_class.php文件中保存的FooClass？ 最佳答案 你可以像这样转换类名......functi
我对一组文本文档(大约100个)应用了聚类。我使用TfIdfVectorizer将它们转换为Tfidf向量，并将向量作为输入提供给scikitlearn.cluster.KMeans(n_clusters=2,init='k-means++',max_iter=100,n_init=10)。现在当我model.fit()printmodel.score()在我的向量上，如果所有文本文档都非常相似，我会得到一个非常小的值，如果文档非常不同，我会得到一个非常大的负值。我的基本目的是查找哪一组文档相似，但有人可以帮我理解这个model.score()值究竟意味着什么适合吗？我如何使用这个值来
我正在尝试使用sklearn评估多个机器学习算法的几个指标(准确度、召回率、精度等)。对于我从文档here中了解的内容从源代码(我使用的是sklearn0.17)，cross_val_score函数每次执行只接收一个记分员。所以为了计算多个分数，我必须:多次执行实现我的(耗时且容易出错的)记分器我已经用这段代码执行了多次:fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.cross_validatio
