机器学习之模型评分

今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分

最下面的代码最有用

一、错误率与精度（accuracy 准确）

       错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。

from sklearn import metrics
print('模型精度:',metrics.accuracy_score(y_test,y_predict))

二、查准率（precision）、查全率（recall）与F1-score

查准率（P值）是针对我们的预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本 

查全率（R值）是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了 

查准率 P与查全率 R 分别定义为

       查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低。

       F1-score，是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 

       随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示：

print('查准率:',metrics.precision(y_test,y_predict))

print('查全率:',metrics.recall_score(y_test,y_predict))

print('F1-score:',metrics.precision_score(y_test,y_predict))

三、ROC曲线、AUC

              ROC（Receiver Operating Characteristic） 受试者工作特征曲线的纵轴是"真正例率" (True Positive Rate，简称TPR) ，也称灵敏度，横轴是"假正例率" (False Positive Rate，简称FPR) ，也称1-特异度，两者分别定义为 

print('AUC:',metrics.roc_auc_score(y_test,y_pred))

四、log-loss

          很多机器学习的算法通常会用logloss作为模型评价的指标，对数损失（Log loss）亦被称为逻辑回归损失（LoGIStic regression loss）或交叉熵损失（Cross-entropy loss），简单来说就是逻辑回归的损失函数。

print('log-loss:',metrics.log_loss(y_test,y_pred))    

 

 

 

 

 

 

 

#准确率(accuracy),精确(precision_weighted),召回(recall_weighted),F1(f1_weighted)

 

#导入评分的包

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# cv=6 是把数据分成6分,交叉验证,  mea平均数,确保数据的准确率

print('准确{}'.fORMat(cross_val_score(gaussian,test_X,test_Y,scoring='accuracy',cv=6).mean()))

print('精确{}'.format(cross_val_score(gaussian,test_X,test_Y,scoring='precision_weighted',cv=6).mean()))

print('召回{}'.format(cross_val_score(gaussian,test_X,test_Y,scoring='recall_weighted',cv=6).mean()))

print('F1值{}'.format(cross_val_score(gaussian,test_X,test_Y,scoring='f1_weighted',cv=6).mean()))

 

#查看分类报告

from sklearn.metrics import classification_report

# 查看更详细的,    target_names=iris.target_names()

print(classification_report(y_pred=y_pre,y_true = train_Y,target_names=iris.target_names))

#support :原个数类别个数

 

 

 

from sklearn import metrics

print('平均绝对误差:{}'.format(metrics.mean_squared_error(y_predict,trainY)))

print('均方误差MSE:{}'.format(metrics.mean_absolute_error(y_predict,trainY)))

print('解释方差分:{}'.format(metrics.explained_variance_score(y_predict,trainY)))

print('R2得分:{}'.format(metrics.r2_score(y_predict,trainY)))