sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模块中的score()方法和sklearn中的accuracy_score方法有什么区别。指标模块？两者似乎相同。对吗？ 最佳答案 一般来说，不同的模型有返回不同指标的评分方法。这是为了允许分类器指定他们认为最适合他们的评分指标(因此，例如，最小二乘回归分类器将有一个score方法返回类似于平方误差之和的东西).在GaussianNB的情况下，文档说它的评分方法:Returnsthemeanaccuracyonthegiventestdataandlabels.accu

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

两种方法我都见过，但我不明白它们的区别以及我应该将什么作为“最佳实践”:defcustom_function(**kwargs):foo=kwargs.pop('foo')bar=kwargs.pop('bar')...defcustom_function2(**kwargs):foo=kwargs.get('foo')bar=kwargs.get('bar')... 最佳答案 get(key[,default]):returnthevalueforkeyifkeyisinthedictionary,elsedefault.Ifde

简而言之，我需要根据索引从列表中删除多个项目。但是，我不能使用pop，因为它会移动索引(没有一些笨拙的补偿系统)。有没有办法同时删除多个项目？我有一个遍历列表的算法，如果条件合适，则通过pop方法删除该项目。问题出现了，因为这都是在循环中完成的。一旦pop完成，列表将缩短一个，将所有值替换为一个。所以循环将超出范围。是否可以同时删除多个项目或其他解决方案？我的问题的一个例子:L=['a','b','c','d']foriinrange(len(L)):printLifL[i]=='a'orL[i]=='c':L.pop(i) 最佳答案

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)

我正在学习Flask教程，只是想明确说明session对象的.pop属性的作用以及为什么它会采用“无”参数。@app.route('/logout')deflogout():session.pop('logged_in',None)flash('Youwereloggedout')returnredirect(url_for('show_entries')) 最佳答案 根据Flask'sAPI他们的Session类是pythonDict的包装器。根据pythondocumentation对于dict.pop():pop(key[,d

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

是否有一个numpy方法等同于python列表的内置pop？弹出显然不适用于numpy数组，我想避免列表转换。 最佳答案 NumPy数组没有pop方法，但您可以只使用基本切片(这会很有效，因为它返回一个View，而不是一个副本):In[104]:y=np.arange(5);yOut[105]:array([0,1,2,3,4])In[106]:last,y=y[-1],y[:-1]In[107]:last,yOut[107]:(4,array([0,1,2,3]))如果有一个pop方法，它将返回y中的last值并修改y。以上，la

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