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python - sklearn KNeighborsClassifier 评分方法如何工作?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 01:47:17 24 4
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knn.score(X_test, y_test)

这里 X_test 是一个包含测试用例的 numpy 数组,y_test 包含它们的正确标签。

这是返回我为区分鸢尾花种类而制作的模型的可靠性分数的代码。

这个函数是如何工作的,它是否预测 X_test 数组中的每个值,然后将其与 y_test 数组进行比较并计算平均值?

最佳答案

KNeighborsClassifiersklearn.base.ClassifierMixin 的子类。来自 score 方法的文档:

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.

score 方法的源代码本身:

return accuracy_score(y, self.predict(X), sample_weight=sample_weight)

这只是对测试数据进行预测并计算 accuracy score 的快捷方式。针对给定的标签。

关于python - sklearn KNeighborsClassifier 评分方法如何工作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51154607/

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