详解sklearn中的merics
sklearn.metrics 不仅包括了评估功能，还有性能度量，距离度量等 。
分类矩阵
| metrics.accuracy_score(y_true, y_pred[, …]) | 精确度 |
| metrics.auc(x, y[, reorder]) | AUC面积 |
| metrics.average_precision_score(y_true, y_score) | 根据预测得分计算平均精度 |
| metrics.balanced_accuracy_score(y_true, y_pred) | 计算平衡精度 |
| metrics.brier_score_loss(y_true, y_prob[, …]) |
计算布里尔分数 |
| metrics.classification_report(y_true, y_pred) | 构建显示主要分类指标的文本报告 |
| metrics.cohen_kappa_score(y1, y2[, labels, …]) | kappa系数用于一致性检验 |
| metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred[, …]) | 计算混淆矩阵 |
| metrics.f1_score(y_true, y_pred[, labels, …]) | 计算F1-score ，也被叫做 平衡 F-score 或者F-measure |
| metrics.fbeta_score(y_true, y_pred, beta[, …]) | 计算 F-beta |
| metrics.hamming_loss(y_true, y_pred[, …]) | 计算两个样本集合之间的平均汉明距离 |
| metrics.hinge_loss(y_true, pred_decision[, …]) | 平均hinge loss (non-regularized) |
| metrics.jaccard_similarity_score(y_true, y_pred) | 杰卡德相似系数：衡量2个集合的相似度 |
| metrics.log_loss(y_true, y_pred[, eps, …]) | 对数损耗，又称为逻辑损耗或者交叉熵损耗 |
| metrics.matthews_corrcoef(y_true, y_pred[, …]) | 计算马修斯相关系数（MCC） |
| metrics.precision_recall_curve(y_true, …) | 计算不同概率阈值的精确度、召回度 |
| metrics.precision_recall_fscore_support(…) | 计算不同支持度下每一个类的精确度，召回度 |
| metrics.precision_score(y_true, y_pred[, …]) | 计算精确度 |
| metrics.recall_score(y_true, y_pred[, …]) | 计算召回度 |
| metrics.roc_auc_score(y_true, y_score[, …]) | 计算AUC |
| metrics.roc_curve(y_true, y_score[, …]) | 计算ROC曲线 |
| metrics.zero_one_loss(y_true, y_pred[, …]) | 0-1分类损失 |
回归矩阵
| metrics.explained_variance_score(y_true, y_pred) | 解释方差回归评分函数 |
| metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred) | 平均绝对误差 |
| metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred[, …]) | 均方误差 |
| metrics.mean_squared_log_error(y_true, y_pred) | 平均平方对数误差 |
| metrics.median_absolute_error(y_true, y_pred) | 中位数绝对误差 |
| metrics.r2_score(y_true, y_pred[, …]) | R ^ 2(确定系数) |
聚类矩阵
| metrics.adjusted_mutual_info_score(…[, …]) | 互信息 用来衡量两个数据分布的吻合程度 |
| metrics.adjusted_rand_score(labels_true, …) | 兰德指数 |
| metrics.calinski_harabasz_score(X, labels) | 计算Calinski-Harabasz分数值 |
| metrics.davies_bouldin_score(X, labels) | 计算Davies-Bouldin score. |
| metrics.completeness_score(labels_true, …) | 一个簇 的计算分数 |
| metrics.cluster.contingency_matrix(…[, …]) | 建立描述标签之间关系的列联矩阵 |
| metrics.fowlkes_mallows_score(labels_true, …) | 衡量两个簇直接的相似性 |
| metrics.homogeneity_completeness_v_measure(…) | 同时计算同质性、完整性和V测度得分. |
| metrics.homogeneity_score(labels_true, …) | 同质性得分 |
| metrics.mutual_info_score(labels_true, …) | 互信息得分 |
| metrics.normalized_mutual_info_score(…[, …]) | 标准互信息得分 |
| metrics.silhouette_score(X, labels[, …]) | 轮廓系数 |
| metrics.silhouette_samples(X, labels[, metric]) | 计算每个样本的轮廓系数 |
| metrics.v_measure_score(labels_true, labels_pred) | V测度得分 |
下面附上二分类计算例子
from datetime import datetime
from sklearn import metricsdef accuracy_model(y_tre,y_pre):accuracy=metrics.accuracy_score(y_tre,y_pre) #计算准确度print('finished accuracy,now is :{}'.format(datetime.now())) f1_score=metrics.f1_score(y_tre,y_pre) #计算F1得分print('finished f1-score,now is :{}'.format(datetime.now()))precision=metrics.precision_score(y_tre,y_pre) #计算精确度print('finished precision,now is :{}'.format(datetime.now()))recall=metrics.recall_score(y_tre,y_pre) #计算召回率print('finished recall,now is :{}'.format(datetime.now()))confusion_metrics= metrics.confusion_matrix(y_tre,y_pre ) #计算混淆矩阵return accuracy,f1_score,precision,recall,confusion_metrics详解sklearn中的merics相关推荐
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