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Pandas中怎么評估分類模型的性能

小億
84
2024-05-13 10:51:54
欄目: 編程語言

在Pandas中,評估分類模型的性能通常需要使用混淆矩陣和一些評估指標。

  1. 混淆矩陣:可以使用Pandas的crosstab函數來計算混淆矩陣。例如,假設y_true是實際類別的Series,y_pred是預測類別的Series,可以使用以下代碼計算混淆矩陣:
confusion_matrix = pd.crosstab(y_true, y_pred)
  1. 準確率、召回率和F1分數:可以使用sklearn.metrics中的函數來計算這些評估指標。首先,需要將y_true和y_pred轉換為numpy數組,然后可以計算準確率、召回率和F1分數:
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Recall: ", recall)
print("F1 score: ", f1)
  1. 分類報告:可以使用sklearn.metrics中的classification_report函數來生成包含準確率、召回率、F1分數等信息的分類報告。
from sklearn.metrics import classification_report

report = classification_report(y_true, y_pred)
print(report)

通過以上方法,可以在Pandas中評估分類模型的性能并獲取詳細的性能指標。

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