- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我的演示在这里-:
a=[1.47, 4.13, -2.51, 2.47, 5.45, 4.3, 8.97, -0.19, 11.79]
b=[1, 4, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2]
from sklearn.metrics import accuracy_score
f=accuracy_score(a, b)
print(f)
这是错误ValueError:分类指标无法处理多类和连续目标的混合
有什么方法可以解决这个错误,因为我没有相同类型的数据(这里我有(Int列表和Float列表))
最佳答案
准确率分数仅适用于分类问题。并且您的输入包含连续值,而不是标签!对于回归问题,您可以使用:R2 分数、MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)。
请参阅documentation有关各种指标的信息。
关于python - 将列表传递到 sklearn -accuracy_score 进行评分,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59424043/
这是代码: from sklearn.metrics import accuracy_score print('Accuracy: ' + str(int(accuracy_score(y_pred,
我正在尝试在 Python 中从 sklearn.metrics 运行 accuracy_score。我真实的 y 和预测的 y 都是稀疏矩阵格式 -- import scipy.sparse as
我的演示在这里-: a=[1.47, 4.13, -2.51, 2.47, 5.45, 4.3, 8.97, -0.19, 11.79] b=[1, 4, 2, 1, 2, 2
代码如下: xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(xx, yy, test_size=0.50) clf = MultinomialNB(al
我已经成功安装了sklearn。然而,当我运行 sklearn.metrics.accuracy_score 时,它给出了一个错误 ImportError: No module named 'skle
我在 sklearn.metrics 中使用了 balanced_accuracy_score 和 accuracy_score。 根据文档,这两个指标是相同的,但在我的代码中,第一个是 96%,第二
我是这个机器学习的新手,并使用这个波士顿数据集进行预测。除了 precision_score 和 accuracy_score 的结果之外的所有内容都工作正常。这就是我所做的: import pand
假设我已经准备好使用 scikit learn 和 SVC 进行一些文本分类。首先我将语料库矢量化,将数据分成测试集和训练集,然后将标签设置到训练集中。现在我想获得分类的准确性。 来自document
我正在使用 Python sklearn(0.17 版)在数据集上选择理想模型。为此,我遵循了以下步骤: 使用 cross_validation.train_test_split 和 test_siz
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
我正在尝试确定 KNN 和随机森林之间的预测模型的准确度分数,但 precision_score 方法给出了主题行中给出的错误。我的代码如下: from sklearn.neighbors impor
不确定到底出了什么问题。然而,我的目标是建立一个交叉验证的Python代码。我知道有多种衡量标准,但我认为我使用的是正确的衡量标准。我没有得到我想要的 CV10 结果,而是收到错误: “标量变量索引无
我是一名优秀的程序员,十分优秀!