वीडियो: पायथन में स्केलेर मेट्रिक्स क्या है?
2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36
NS स्केलेर . मैट्रिक्स मॉड्यूल वर्गीकरण प्रदर्शन को मापने के लिए कई नुकसान, स्कोर और उपयोगिता कार्यों को लागू करता है। कुछ मैट्रिक्स सकारात्मक वर्ग, विश्वास मूल्यों या द्विआधारी निर्णय मूल्यों के संभाव्यता अनुमानों की आवश्यकता हो सकती है।
इसे ध्यान में रखते हुए, Python में Sklearn क्या है?
स्किकिट-लर्न के लिए एक निःशुल्क मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है अजगर . इसमें विभिन्न एल्गोरिदम जैसे सपोर्ट वेक्टर मशीन, रैंडम फॉरेस्ट और के-पड़ोसी शामिल हैं, और यह सपोर्ट भी करता है अजगर NumPy और SciPy जैसे संख्यात्मक और वैज्ञानिक पुस्तकालय।
इसके बाद, प्रश्न यह है कि Neg_mean_squared_error क्या है? सभी स्कोरर ऑब्जेक्ट इस परंपरा का पालन करते हैं कि उच्च रिटर्न वैल्यू कम रिटर्न वैल्यू से बेहतर हैं। इस प्रकार मेट्रिक्स जो मेट्रिक्स की तरह मॉडल और डेटा के बीच की दूरी को मापते हैं। माध्य_वर्ग_त्रुटि, के रूप में उपलब्ध हैं neg_mean_squared_error जो मीट्रिक का नकारात्मक मान लौटाता है।
इसके अतिरिक्त, Sklearn में सटीकता स्कोर क्या है?
शुद्धता वर्गीकरण स्कोर . मल्टीलेबल वर्गीकरण में, यह फ़ंक्शन सबसेट की गणना करता है शुद्धता : नमूने के लिए अनुमानित लेबलों का सेट y_true में लेबल के संगत सेट से बिल्कुल मेल खाना चाहिए। बाइनरी और मल्टीक्लास वर्गीकरण में, यह फ़ंक्शन jaccard_score फ़ंक्शन के बराबर है।
पायथन में f1 स्कोर क्या है?
गणना करें F1 स्कोर , जिसे संतुलित F- के रूप में भी जाना जाता है स्कोर या एफ-माप। NS F1 स्कोर सटीकता और रिकॉल के भारित औसत के रूप में व्याख्या की जा सकती है, जहां a F1 स्कोर 1 और सबसे खराब पर अपने सर्वोत्तम मूल्य तक पहुँचता है स्कोर 0 पर। परिशुद्धता का सापेक्ष योगदान और को याद करना F1 स्कोर बराबर हैं।
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