SKLearn -了解LogisticRegressionCV classification_report和scores_之间的差异
SKLearn是一个流行的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。在SKLearn中，LogisticRegressionCV是一个用于逻辑回归的交叉验证类，用于自动选择最佳的正则化参数。
classification_report是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它会计算并显示模型在每个类别上的精确度、召回率、F1值和支持度等指标。这个报告可以帮助我们评估模型的性能，并了解模型在不同类别上的表现。
scores_是LogisticRegressionCV类的一个属性，它存储了每个交叉验证折叠中模型的得分。对于每个折叠，scores_包含了模型在训练集和测试集上的得分。这些得分可以用来评估模型的性能，并进行模型选择。
总结起来，LogisticRegressionCV是一个用于逻辑回归的交叉验证类，classification_report是一个用于生成分类模型评估报告的函数，而scores_是LogisticRegressionCV类的一个属性，存储了模型在交叉验证中的得分。这些工具可以帮助我们评估和选择逻辑回归模型的性能。
腾讯云提供了丰富的机器学习和人工智能相关的产品和服务，其中包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）。这些产品可以帮助开发者在云上构建和部署机器学习模型，并提供了丰富的工具和资源来支持机器学习的开发和应用。
相关·内容
1回答
SKLearn -了解LogisticRegressionCV classification_report和scores_之间的差异
python、scikit-learn、logistic-regression、cross-validation
我遇到了一个奇怪的情况，我的sklearn LogisticRegressionCV模型显然获得了100%的准确率(故意没有混洗)。然而，当我要求模型报告其准确性得分时，每个逆正则化的准确性得分远远低于100%。我做错了什么？模型： decoder = LogisticRegressionCV(
penalty='l1', # want sparse parametersy_hat
浏览 34提问于2020-12-11得票数 0
1回答
SKLearn -理解LogisticRegressionCV classification_report和scores_之间的差异
scikit-learn、logistic-regression、cross-validation
堆栈溢出的交叉张贴： decoder = LogisticRegressionCV(
penalty='l1', #
浏览 0提问于2020-12-10得票数 0
3回答
未定义名称“classification_model”
python-3.x、scikit-learn
我试图在Python3.5中建模，并遵循在中可以找到的一个示例。但是，我得到了以下错误。代码： from sklearn.cross_validation import KFold#For K-fold cross validation
from sklearn.ensemble import RandomForestClass
浏览 8提问于2016-08-11得票数 1
回答已采纳
3回答
sklearn是否将所有数据用于最终模型？
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
,), and it is binaryfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionCVclf.fit(Xdata,ylabels)
这是只看一个正则化参数和5倍的简历。因此，clf.scores_将是一个字典，其中一个键具有一个值，即一个带形状的数组(n_folds,1)。通过这五个折叠，您可以更好地了解模型<e
浏览 1提问于2018-08-13得票数 7
1回答
如何对分类问题执行弹性网？
python、classification、regularized
我知道我的一些输入特性是高度相关的，我怀疑我是在引入多重共线性，因此我想要运行一个弹性网络来观察对系数的影响，并与基线进行比较。我已经做了一些谷歌，我知道我需要使用SGDClassifier函数的正则物流回归模型。这是执行此分析的最佳方法吗?任何人都可以通过交叉验证向我指出一个基本示例的方向吗？
浏览 5提问于2021-03-24得票数 0
回答已采纳
1回答
.evaluate()和sklearn classification_report()之间的丢失和精度差异
python、tensorflow、keras、deep-learning、tensorflow2.0
在tensorflow中训练模型时，.evaluate()度量和sklearn classification_report之间有明显的区别。在对模型进行训练时，历史数据显示出很好的精度，使用.evaluate()时基本相同，但在使用sklearn度量时则完全不同。import tensorflow as tffrom sklearn.metrics import class
浏览 2提问于2021-03-26得票数 0
回答已采纳
1回答
什么SKLearn分类器带有class_weight参数
python-3.x、scikit-learn
在一个不平衡的项目上工作，我想知道什么分类器附带了一个class_weigth参数。受到下列因素的启发：
for name,因此，本质上，我正在寻找一个代码片段，用于打印任何调用compute_class_weight (为'balanced':-)函数的分类器。
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
回答已采纳
3回答
Python sklearn平均分类报告
python、scikit-learn
使用Python的sklearn模块， y1_predict = [0, 1, 1, 0] report_1 = classification_report(y1_dev, y1_predict) report_2 = classification_r
浏览 0提问于2018-05-02得票数 4
回答已采纳
1回答
如何比较深层学习中的真实感和预测图像
python、machine-learning、scikit-learn、deep-learning、computer-vision
我有两个清单，其中包含地面真相和预测图像。这两个列表都包含二进制图像。我需要获得准确性，F1评分，召回和精确报告之间的这两个名单。sklearn.metrics.classification_report可以用于获取预测值和真值之间的分类报告，但它只接受一维数组。
import osim
浏览 0提问于2019-12-01得票数 2
回答已采纳
1回答
理解sklearn.metrics.classification_report参数的性质
python、machine-learning、scikit-learn
我看到了下面的代码：y_true = [2,1,1,1]print(classification_report(y_true, y_pred))weighted avg 0.75 0.50
浏览 9提问于2022-04-20得票数 0
回答已采纳
1回答
为什么滑雪板中的cross_val_score要翻转度量的值？
scikit-learn、cross-validation、loss-function
我正在与sklearn公司的这种型号相匹配。拟合结果为model.score (在训练集上)为0.67和变化。或者是我的误解和符号的改变，仍然是期待着从cross_val_scorefrom sklearn<
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
回答已采纳
2回答
缺少精度数据的classification_report输出
python、python-3.x、scikit-learn
我正在上一门课，并做了一些例子，我的输出出错了。Python-Data-Science-and-Machine-Learning-Bootcamp\Machine Learning\Árvores de decisão e Florestas Aleatórias\kyphosis.csv')
y = df['Kyphosis']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.
浏览 146提问于2020-03-27得票数 1
回答已采纳
1回答
分类模型的best_score_与accuracy_score_和AUROC的性能评分(二进制)
binary、classification
有人能用通俗易懂的英语告诉我，区别是什么，使用哪一种和什么时候使用？
浏览 5提问于2022-10-05得票数 1
1回答
Scikit学习数据集
python、scikit-learn、dataset、halfmoon
在Scikit学习中，在执行X,Y = make_moons(500,noise = 0.2)时，以及在打印X和Y之后，我看到它们就像数组一样，有一堆条目，但没有逗号？我有我想要使用的数据，而不是Scikit学习卫星数据集，但是我不明白这些Scikit学习数据集是什么数据类型，以及如何使我的数据遵循这种数据类型。
浏览 11提问于2022-05-15得票数 0
1回答
比较调整scikit中超参数的方法--学习
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation、hyperparameters
这篇文章是关于LogisticRegressionCV，GridSearchCV和cross_val_score之间的区别。考虑以下设置：from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_select
浏览 0提问于2018-08-04得票数 11
1回答
一类支持向量机:精确性、召回性和F1
machine-learning、deep-learning、data-mining、anomaly-detection
我有个问题self.model = SVM.OneClassSVM(gamma='scale', kernel='rbf').fit(training_set)classification_report(self.ground_truth_label, self.predicted_results, target_names=target_names)
然而，下面的图片显示，f1评分(宏)并不介于精确性和回忆性之间。谢谢你的解
浏览 1提问于2021-06-17得票数 0
回答已采纳
1回答
在不平衡数据集上解释AUC、准确性和f1评分
python、scikit-learn、tensorflow2.0、multiclass-classification、auc
在数据集不平衡的情况下，我试图了解AUC是一个比分类精度更好的度量标准。假设dataset包含3个类的1000个示例，如下所示：显然，这些数据是不平衡的一个天真的策略是预测属于第一类的每一个点。b = [[0.7, 0.1, 0.2]]*1000
对于列表a中的真实标签和列表
浏览 2提问于2020-06-19得票数 1
回答已采纳
3回答
使用Iris数据集用Python再现LASSO / Logistic回归结果
python、r、scikit-learn、logistic-regression、lasso-regression
我将数据分为培训(60%的数据)和测试集(40%的数据)。10倍交叉验证应用于训练集，以搜索最优的lambda (优化的参数是scikit-learn中的"C“)。交叉验证中使用的评分指标在两种语言之间是相同的。然而，在某种程度上，模型的结果是不同的(为每个特性找到的拦截器和系数都有很大的差异)。Sepal.Lengt
浏览 3提问于2017-04-24得票数 6
回答已采纳
2回答
不同K值虹膜模型的KNN模型的统计度量？
python、machine-learning、statistics、data-science
我写了一些python代码来拟合著名的KNN模型的虹膜数据集，我尝试了不同的k值，如k=2，k=3，k=5，据我所知，与这些不同的k值，混淆矩阵，准确度得分和分类报告值应该是不同的，然而，无论我给出k值，统计指标输出都是相同的，而且，“精度”，“召回率”和“f1-得分”都是1.00，就像在快照中一样。from sklearn.model_selection import train_test_split
# first split
浏览 11提问于2020-02-09得票数 1
1回答
Python:我想对逻辑回归和报告分数执行5折交叉验证。我应该使用LogisticRegressionCV()还是cross_val_score()？
python、machine-learning、scikit-learn、data-science
cross_val_scores给出的结果与LogisticRegressionCV不同，我不知道为什么。model = LogisticRegressionCV(random_state=42)
#For cross_val_scoreLogisticRegressionCV使用的精度？而且，我认识到cross_val_scores不返回模型，这就是我想使用LogisticRegre
浏览 0提问于2021-01-05得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
