我正在基于IMDB数据建立我的回归模型,以预测IMDB值。在我的线性回归中,我无法获得准确的分数。
我的代码行:
metrics.accuracy_score(test_y, linear_predicted_rating)
错误:
ValueError: continuous is not supported
如果我要更改行以获得r2分数,
metrics.r2_score(test_y,linear_predicted_rating)
我能够毫无错误地获取r2。你知道为什么我会看到这个吗?
谢谢。
编辑:我发现的一件事是test_y
是熊猫数据帧,而linear_predicted_rating
是numpy数组格式。
发布于 2017-08-11 13:51:39
metrics.accuracy_score是用来衡量分类精度的,它不能用来衡量回归模型的精度,因为看到回归的准确性是没有意义的-预测很少能等于期望值。如果预测值与预期值相差1%,则准确率将为零,尽管这些预测很棒
以下是回归的一些指标:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#regression-metrics
发布于 2018-06-21 12:46:54
上面是R平方值,而不是精度:
# R squared value
metrics.explained_variance_score(y_test, predictions)
发布于 2017-08-11 13:55:52
你的变量是什么样子的。下面的代码运行良好。
from sklearn import metrics
test_y, linear_predicted_rating = [1,2,3,4], [1,2,3,5]
metrics.accuracy_score(test_y, linear_predicted_rating)
https://stackoverflow.com/questions/45627784
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