python - sklearn 中的预测评分(Python 机器学习)

Question

我正在浏览以下 IPython Notebook，它分析了 Iris dataset

作者在笔记本中的某个时刻构建了以下模型:

此时我感到很困惑。最后一行发生了什么？根据我的了解，您应该根据模型创建一个预测，然后将该预测与 y_test 值进行比较。

我会做以下事情:

predictions = decision_tree_classifier.predict(X_test)
from sklearn.metrics import classification_report
print classification_report(y_test, predictions)

当作者根据 testing_inputs 和 testing_classes 生成分数时，会发生什么情况？

Answer 1

来自docs :

score(X, y, sample_weight=None)

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

这正是它的作用。它在内部对 X_test 进行预测，生成 y_pred 并将其与 y_test 进行比较以计算准确性分数。

您所做的事情类似，但分两步。您首先进行预测，然后与 y_test 进行比较。此外，您还打印出精度、召回率和 f1 分数。