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python - scikit-learn:交叉验证分数是否评估对数损失函数?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 18:35:10 25 4
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在 python sklearn 中,我使用随机梯度下降来执行多类分类,最小化对数损失函数。

clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2")

当我对我的测试集执行交叉验证时,对于每个数据拆分,我计算:

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

分数是对损失函数的评价吗?

对于每个交叉验证拆分,我的分数始终为 0.0。那么,这是否意味着我的分类器正确标记了我的测试数据,还是意味着我的准确率很低?

最佳答案

Here这是。它与损失函数无关。

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

In multi-label classification, this is the subset accuracy which is a harsh metric since you require for each sample that each label set be correctly predicted.

它使用 accuracy_score内部功能。

Accuracy classification score.

In multilabel classification, this function computes subset accuracy: the set of labels predicted for a sample must exactly match the corresponding set of labels in y_true.

0.0 表示您的分类器无法正确分类 X_test 中的任何样本。

关于python - scikit-learn:交叉验证分数是否评估对数损失函数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33231451/

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