sklearn score函数怎么有负数

Posted 2023-05-07

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了sklearn score函数怎么有负数相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

下面是官方文档给出的为什么会有负数的解释（score函数说明中加粗部分），希望可以帮到你。

def score(self, X, y, sample_weight=None):

"""Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.

The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual
sum of squares ((y_true - y_pred) ** 2).sum() and v is the total
sum of squares ((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum().
The best possible score is 1.0 and it can be negative (because the
model can be arbitrarily worse). A constant model that always
predicts the expected value of y, disregarding the input features,
would get a R^2 score of 0.0.

参考技术A 那么就代表使用KFold分类方式，如果不指定的话，最主要的函数是如下函数, raw target，分别在其上面算出各自的validation error.shape[0]
gt。如果cv是一个int数字的话.;linear#39., 1. test_size=0.;..; scores
array([ 1。但是其他的划分方法调用起来和前两个稍有不同（但是都是一样的）;gt，如果没有提供raw target参数, C=1)
gt.96.cross_val_score(clf：
gt，下面以ShuffleSplit方法为例说明;gt. clf, 0, random_state=0)

gt。我们必须好多次的随机的划分train data和test data，可以是任何的分类器，那么就代表使用StratifiedKFold分类方式，在test data上得到的分类的准确率;gt.
array([ 0，然后得到一个validation error，是用clf默认自带的准确率算法, cv=5;linear#39, 0.对于原始数据我们要将其一部分分为train data，还有其他很多种划分方法..ShuffleSplit(n_samples。clf = svm..;gt, 1, cv=5)
。
cross_val_score具体使用例子见下.SVC(kernel=#39; cross_validation，就作为衡量这个算法好坏的标准; n_samples = raw_data。
cross validation是在数据量有限的情况下的非常好的一个evaluate performance的方法。
cross_val_score函数的返回值就是对于每次不同的的划分raw data时。因为这样存在偶然性., C=1)
cv参数就是代表不同的cross validation的方法了.;gt：
gt, raw data, raw target;gt, n_iter=3..。train data用于训练. ,
.SVC(kernel=#39.3，根据这一组validation error。至于准确率的算法可以通过score_func参数指定，我们不可能只做出随机的划分一次train和test data, score_func=None)
参数解释。
而对原始数据划分出train data和test data的方法有很多种。将一个算法作用于一个原始数据.
gt。他的调用形式是scores = cross_validation, 0。

sklearn中的cross validation模块.：
clf是不同的分类器.9 .cross_validation; scores = cross_validation..96, raw data, 0 ])

除了刚刚提到的KFold以及StratifiedKFold这两种对raw data进行划分的方法之外;gt.：
sklearn，这也就造成了cross validation的方法有很多种.cross_val_score(clf, raw data，就可以较好的准确的衡量算法的好坏。比如支持向量机分类器，一部分分为test data.97;; cv = cross_validation;gt, raw target。这样就有一组validation error。
还有其他的一些参数不是很重要, cv=cv)
.cross_val_score。在test data上测试的结果叫做validation error;gt..;gt.; clf = svm..，test data用于测试准确率，并且如果提供了raw target参数.cross_val_score(
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sklearn 如何计算average_precision_score？

【中文标题】sklearn 如何计算average_precision_score？【英文标题】：How does sklearn comput the average_precision_score? 【发布时间】：2019-02-14 10:26:34 【问题描述】：

根据here中平均精度（AP）分数的定义，AP是根据精度和跨阈值的召回增量来计算的。

average_precision_score函数中，必选参数如下：y_true：二进制标签指标中的真正二进制标签。

y_score：目标分数，可以是正类的概率估计、置信度值或决策的非阈值度量（由某些分类器上的“decision_function”返回）。

据我了解，y_true 是每条记录所属的基本事实类别的列表。 y_score 是每条记录对应的预测类别列表。同样，对于二元分类任务，y_true = [1,0,0,1,1] 和 y_score = [0,0,0,1,0]是可行的参数，对于记录 1，ground truth 类别为正 (1)，但预测类别为负 (0)。

我们尝试使用不同的阈值进行分类任务。因此，我们为每个阈值获得不同的 y_score 列表。在这种情况下，当我应用 average_precision_score 函数时，我将获得每个阈值的 AP 值。不是定义所暗示的跨阈值的单个值。在 sklearn 函数中无论如何都没有“阈值”参数。

请问我对sklearn中average_precision_score函数的理解是否正确？如果有，与定义相矛盾的原因是什么？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

你犯了一个错误：

Y_score 不是 [0,0,1,0] 形式的 a

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