ভিডিও: Accuracy_score কি?
2024 লেখক: Miles Stephen | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:34
নির্ভুলতা_স্কোর (y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) [উৎস] যথার্থতা শ্রেণিবিন্যাস স্কোর। মাল্টিলেবেল শ্রেণীবিভাগে, এই ফাংশনটি উপসেট নির্ভুলতা গণনা করে: একটি নমুনার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা লেবেলগুলির সেটটি অবশ্যই y_true-এ লেবেলের সংশ্লিষ্ট সেটের সাথে মেলে।
তারপর, কিভাবে নির্ভুলতা স্কোর গণনা করা হয়?
শ্রেণীবিভাগ সঠিকতা . শ্রেণীবিভাগ সঠিকতা আমাদের শুরু বিন্দু. এটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যাকে ভাগ করে মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা দিয়ে, 100 দিয়ে গুণ করলে এটিকে শতাংশে পরিণত করা হয়।
উপরে, Y_pred কি? এটি numpy অ্যারে y_train-এর একটি টেনসরে রূপান্তর। টেনসর y_pred আপনার মডেল দ্বারা পূর্বাভাসিত (গণনা করা, আউটপুট) ডেটা। সাধারণত, y_true এবং উভয়ই y_pred ঠিক একই আকৃতি আছে. কিছু ক্ষতি, যেমন স্পার্স বেশী, বিভিন্ন আকারের সাথে তাদের গ্রহণ করতে পারে।
এছাড়াও, Neg_mean_squared_error কি?
সমস্ত স্কোরার অবজেক্ট এই নিয়ম অনুসরণ করে যে উচ্চ রিটার্ন মান নিম্ন রিটার্ন মানের চেয়ে ভাল। এইভাবে মেট্রিক্স যা মডেল এবং ডেটার মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে, যেমন মেট্রিক্স। mean_squared_error, হিসাবে উপলব্ধ neg_mean_squared_error যা মেট্রিকের নেতিবাচক মান ফেরত দেয়।
ক্লাসিফিকেশন_রিপোর্ট কি?
শ্রেণিবিন্যাস প্রতিবেদন . ভিজ্যুয়াল ক্লাসিফিকেশন রিপোর্টগুলি "লাল" মডেলগুলি নির্বাচন করার জন্য শ্রেণিবিন্যাসের মডেলগুলির তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন শক্তিশালী শ্রেণীবিন্যাস মেট্রিক আছে বা যে আরো সুষম। মেট্রিক্স সত্য এবং মিথ্যা ইতিবাচক, এবং সত্য এবং মিথ্যা নেতিবাচক পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়।