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沙龙
1
回答
为什么
我
的
CatBoost
fit
指标
与
sklearn
评估
指标
不同
?
python
、
machine-learning
、
classification
、
catboost
我
仍然不确定这是否应该是这个论坛或交叉验证
的
问题,但我会尝试这个问题,因为它更多
的
是关于代码
的
输出,而不是技术本身。事情是这样
的
,
我
正在运行一个
CatBoost
分类器,就像这样: # import librariesfrom
catboost
import CatBoostClassifierfrom
sklearn
.metrics import accuracy_score, recall_
浏览 24
提问于2021-03-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何为一个CatBoostRegressor指定多个eval_metric?
python
、
machine-learning
、
catboost
我
想为
我
的
CatBoostRegressor指定多个
评估
指标
: model=
catboost
.CatBoostRegressor(eval_metric=['RMSE', 'MAE', 'R2'])因此,
我
可以使用.get_best_score()方法非常简单地获得结果,但它不接受列表中
的
指标
。
我
想不出来,也找不到答案。
我
知道另一种方法很容
浏览 114
提问于2021-07-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
CatBoost
中测量AUPRC
machine-learning
、
precision-recall
、
catboost
我
想在
catboost
中测量精度-召回曲线(AUPRC)曲线下
的
面积,但CatBoostClassifier没有AUPRC作为
评估
metric.Any建议,帮助我测量此性能
指标
将不胜感激。这是
我
使用
的
代码: model = CatBoostClassifier( custom_loss=['Accuracy','Precision','Recall','F1','AUC'
浏览 42
提问于2019-03-03
得票数 4
1
回答
Sklearn
fbeta_score默认平均值参数不适用于多类目标变量
python
、
python-3.x
、
scikit-learn
、
svm
我
想使用f2-score来
评估
我
的
模型,但有一个错误。from
sklearn
.metrics import fbeta_score, make_scorer ftwo_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2) #beta=2 您可以看到,
我
使用fbeta_score和make_scorer来定义
我
的
指标
。但是,当我将此
指标
应用于
fit
时,出现错误。from
浏览 31
提问于2021-03-31
得票数 1
回答已采纳
4
回答
Logistic回归均方误差
python
、
scikit-learn
注释:
我
很欣赏大量
的
评论,这表明这不适合量化模型性能。但是,这与我
的
错误无关,并且此错误发生在各种其他
指标
中。此外,当您认为OP“提出了错误
的
问题”时,请参阅以获得适当
的
响应方式
我
有一个
sklearn
逻辑模型,
我
正在尝试获得RMSE。然而,当我使用.predict_proba时,
我
得到了一个概率向量。但是,
我
的
y_test是以分类
的
形式存在
的
,
浏览 173
提问于2018-06-06
得票数 -1
回答已采纳
2
回答
多标签和多类数据标签
的
评估
python
、
scikit-learn
、
kaggle
是否有可用于多类多标签分类
的
评估
指标
?例如,
我
参加了kaggle
的
以下比赛,它需要ROC AUC作为
评估
指标
。: 使用
sklearn
可以做到这一点吗?
浏览 3
提问于2013-08-07
得票数 0
3
回答
在拟合模型时更改默认
的
RandomForestClassifier
的
“分数”函数?
scikit-learn
、
random-forest
我
使用来自RandomForestClassifier
的
sklearn
执行拟合操作
我
不知道如何更改
评估
指标
,
我
假设它在这里是精确
的
。示例:所以,
我<
浏览 5
提问于2016-03-12
得票数 6
回答已采纳
1
回答
滑雪板模型中过配
与
欠拟合
的
检验
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我
正在使用
sklearn
RandomForestClassifier作为分类。
我
想不出如何得到对滑雪板模型
的
过度拟合和不足
的
评估
。n_estimators=1000, random_state=1, criterion='entropy', bootstrap=True, oob_score=True, verbose=1)目前,
我
正在使用其他
指标
来<em
浏览 4
提问于2020-02-09
得票数 0
回答已采纳
3
回答
使用用户定义
的
指标
了解kNN
的
使用情况
python
、
knn
目前,
我
正在做一个项目,它可能需要使用kNN算法来查找给定点
的
前k个最近邻居,比如P.。
我
使用python,
sklearn
包来完成这项工作,但我们
的
预定义
指标
不是这些默认
指标
之一。因此,
我
必须使用
sklearn
文档中
的
用户定义
指标
,它可以是find 和。似乎最新版本
的
sklearn
kNN支持用户定义
的
指标
,但我找不到如何使用它
浏览 1
提问于2014-01-11
得票数 30
回答已采纳
2
回答
如果
我
在做一个多分类问题,
catboost
中
的
损失函数=‘Multiclass’是否与日志损失相同?
machine-learning
、
loss-function
、
catboost
我
正在使用
catboost
制作一个多类预测模型,最终
的
解决方案应该具有最小
的
对数损失误差,但在
catboost
中不存在对数损失,他们有一个称为“多类”
的
损失函数。它们都是一样
的
吗?如果不是,那么
我
如何用对数损失来衡量
catboost
模型
的
准确性呢?
浏览 96
提问于2020-06-22
得票数 0
1
回答
Fastai中
的
对数损失度量
pytorch
、
metrics
、
fast-ai
我
正在用zindi plateform做一个比赛,他们用这个挑战
的
评估
指标
作为Log Loss。大赛链接:
浏览 0
提问于2020-05-06
得票数 2
1
回答
如何用PySpark 2.4.5
评估
分类器
python
、
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-mllib
、
evaluation
我
想知道最好
的
方法是使用ApacheSpark2.4.5和PySpark (Python)
评估
一个合适
的
二进制分类模型。
我
想考虑
不同
的
指标
,如准确性,精确性,召回,auc和f1评分。
我
必须使用两个
不同
的
评估
器来计算五个
指标
。但是,在二进制情况下,这两个
指标
是否等于precision和recall? 将基于RDD
的</em
浏览 2
提问于2020-03-20
得票数 21
2
回答
模块“
sklearn
.metrics”没有属性“davies_bouldin_score”
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
k-means
、
evaluation
、
google-colaboratory
我
正在尝试使用
sklearn
.metrics.davies_bouldin_score
评估
一个聚类kmeans模型。
我
正在使用运行时Python 3和GPU加速器
的
google colab。
我
得到了这个错误:模块'
sklearn
.metrics‘没有属性'davies_bouldin_score’。
我
尝试过以
不同
的
方式导入
指标
包,因为有人建议将其作为from
skl
浏览 0
提问于2018-10-02
得票数 0
1
回答
基于对
的
科学学习聚类评价
cluster-analysis
、
scikit-learn
我
使用scikit-学习聚类
我
的
数据,并希望
评估
的
结果。
我
想知道是否有一个内置
的
函数,根据文件对计算TP、TN、FP、FN,如“信息检索入门”( Ch.16,p.359 ()中所解释
的
那样)。
浏览 3
提问于2014-08-11
得票数 1
2
回答
CatBoost
精度不平衡类
machine-learning
、
scikit-learn
、
catboost
我
使用CatBoostClassifier,
我
的
类是高度不平衡
的
。
我
应用了一个scale_pos_weight参数来解决这个问题。当使用
评估
数据集(测试)进行训练时,
CatBoost
在测试中显示出高精度。但是,当我使用预测方法对测试进行预测时,
我
只能得到一个低精度分数(使用
sklearn
.metrics计算)。
我
认为这可能与我应用
的
类权重有关。然而,
我
不太理解精确度分数是如何受此影
浏览 17
提问于2019-01-30
得票数 4
1
回答
如何解释ML培训输出
python
、
pandas
、
numpy
、
machine-learning
、
scikit-learn
我
是机器学习
的
初学者,
我
是通过参与Kaggle竞赛来学习
的
。
我
从著名
的
泰坦尼克号生存问题开始,通过尝试/从别人那里得到帮助,
我
能够训练
我
的
数据,但我
的
问题是:
我
如何理解输出并进入下一阶段?这是
我
的
密码:from
sklearn
.tree import DecisionTreeRegressor
浏览 1
提问于2018-06-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
sklearn
pipeline + keras顺序模型-如何获取历史记录?
python-3.x
、
keras
、
scikit-learn
、
pipeline
当调用.
fit
时,Keras模型会返回一个历史对象。如果
我
使用这个模型作为
sklearn
管道
的
一个步骤,是否有可能检索到它?顺便说一句,
我
用
的
是python 3.6 提前感谢!
浏览 8
提问于2019-01-25
得票数 4
1
回答
如何
评估
python中
的
聚类算法?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
我
的
数据有61行和56列。
我
已经测试了几种聚类算法,稍后
我
将对它们进行
评估
,但我发现了一些问题。
我
刚刚成功地应用了轮廓系数。
我
使用以下代码执行了K均值聚类: kmean = KMeans(n_clusters=6)kmean.labels_silhouette_score(X,kmean.labels_) ==>0.09231070598844496
我
想尝试更多
的
浏览 13
提问于2021-02-10
得票数 0
1
回答
如何确定GridSearchCV中各评分
指标
的最佳参数和最佳得分
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
、
grid-search
我
试图
评估
多个评分
指标
,以确定模型性能
的
最佳参数。也就是说,说: import numpy as np from
sklearn
.model_selectionmin_samples_split': rang
浏览 4
提问于2020-07-20
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在训练数据集上使用SMAPE
评估
指标
?
python
、
pandas
、
numpy
、
scikit-learn
我
使用SMAPE (对称平均绝对百分比误差)
评估
指标
。现在,
我
正在尝试使用上面的代码使用SMAPE来
评估
我
的
模型,但我不能理解如何在训练数据集上使用它进行
评估
,然后预测测试数据集
的
值。
我
的
代码:from
sklearn
.model_selection impor
浏览 11
提问于2018-07-20
得票数 2
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