회귀 모델 평가

작으면 작을수록 좋은 회귀 모델

분류 결과표

# - sklern.metrice 서브 패키지
# 	- confusion_matrix()
    
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2,0,2,2,0,1]
y_pred = [2,0,2,2,0,2]

confusion_matrix(y_true, y_pred)

array([[2, 0, 0],
[0, 0, 1],
[0, 0, 3]])

행 : 예측클래서 (y_pred)
열 : 원 클래스 (y_true)

이진 분류 결과표

FDS의 예

평가 스코어

Accuracy 정확도

Precision 정밀도

Recall 재현율

Fall-out

F(beta) score

ROC커브

AUC

Scikit_learn에서 지원하는 분류 성능 평가 명령

• sklern.metrice 서브 패키지
  - confusion_matrix()
  • classfication_report()
  • accuracy_scroe(y_true, y_pred)
  • precision_scroe(y_true, y_pred)
  • recall_score(y_true, y_pred)
  • fbeata_scre(y_true, y_pred, beta)
  • f1_score(y_true, Y-pred)