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python - sklearn 的评分函数的参数是什么？

coder 2023-08-14 原文

我最近看了一堆 sklearn 教程，它们都很相似，因为它们通过以下方式对拟合优度进行评分:

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

它会吐出:

0.92345...

或其他分数。

我很好奇 clf.score 函数的参数或它如何对模型进行评分。我浏览了整个互联网，但似乎找不到它的文档。有人知道吗？

最佳答案

它采用特征矩阵 X_test 和预期目标值 y_test。 X_test 的预测与 y_test 进行比较，返回准确度(对于分类器)或 R² 分数(对于回归估计器)。

score 方法的文档字符串中非常明确地说明了这一点。分类阅读

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.

和回归类似。

关于python - sklearn 的评分函数的参数是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24458163/

sklearnpythoncodesectiontestscikit-learn

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