Question

我最近看了一堆sklearn教程，这些教程都是相似的，因为他们通过以下方式获得了合适的好处：

clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

它吐了出来：

0.92345...

或其他一些分数。

我很好奇clf.score函数的参数或它如何评分模型。我查看了整个互联网，但似乎无法找到它的文档。有谁知道吗？

Answer 1

它需要一个特征矩阵X_test和预期的目标值y_test。将X_test的预测与y_test进行比较，并返回准确度（对于分类器）或R²分数（对于回归估计量）。

在score方法的文档字符串中非常明确地说明了这一点。分类的那个读

Returns the mean accuracy on the given test data and labels.

Parameters
----------
X : array-like, shape = (n_samples, n_features)
    Test samples.

y : array-like, shape = (n_samples,)
    True labels for X.

sample_weight : array-like, shape = [n_samples], optional
    Sample weights.

Returns
-------
score : float
    Mean accuracy of self.predict(X) wrt. y.

和回归的类似。

Answer 2

不确定我是否正确理解了您的问题。显然，要计算一些错误或相似性，大多数评分函数会接收一组参考值（y_true）和一个由模型预测的值数组（y_score）作为主要参数，但也可能会收到一些其他值参数，特定于指标。评分函数通常不需要X值。

我建议查看评分函数的源代码，以了解它们的工作原理。

以下是scikit-learn中的评分函数列表。

Answer 3

这是classifier dependent。每个分类器都提供自己的评分功能。

Estimator得分方法：Estimators有一个得分方法他们设计的问题的默认评估标准解决。这个不在本页讨论，但在每个估算器中都有讨论文档。

除了在其中一个答案中提供给您的文档之外，您可以做的唯一额外事情是阅读估算器提供的参数类型。例如，SVM分类器SVC具有以下参数score(X, y, sample_weight=None)

Answer 4

这是为Regressor计算分数的方法：

得分（自我，X，y，sample_weight =无）[来源] 返回预测的确定系数R ^ 2。

系数R ^ 2定义为（1-u / v），其中u是平方的残差和（（ytrue-ypred）** 2）.sum（）和v是平方的总和（（ytrue-ytrue.mean（））** 2）.sum（）。可能的最高分是1.0，并且可能为负（因为该模型可能会更差）。不管输入特征如何，始终预测y期望值的恒定模型将获得0.0的R ^ 2分数。

来自sklearn文档。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.dummy.DummyRegressor.html#sklearn.dummy.DummyRegressor.score

Answer 5

语法： sklearn.metrics.accuracy_score（y_true，y_pred，normalize = True，sample_weight = None）

在多标签分类中，此函数计算子集准确性：为样本预测的标签集必须与y_true中的相应标签集完全匹配。

参数： y_true： 1d类数组或标签指示符数组/稀疏矩阵地面真相（正确）标签。

y_pred： 1d类数组，或标签指示符数组/稀疏矩阵预测的标签，由分类器返回。

normalize： bool，可选（默认= True）如果为False，则返回正确分类的样本数。否则，返回正确分类的样本的分数。

sample_weight：形状为[n_samples]的类似数组的形状，可选样品重量。

返回：
得分：浮动如果normalize == True，则返回正确分类的样本的分数（浮点数），否则返回正确分类的样本数（整数）。

使用normalize == True时，最佳性能为1；使用normalize == False时，样本数量为最佳。

有关更多信息，请参考： [https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#accuracy-score][1]

sklearn评分函数的参数是什么？

5 个答案: