[英]Difference between score and accuracy_score in sklearn
sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模塊中的score()方法和sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模塊中的accuracy_score方法有什么sklearn.metrics ？ 兩者似乎是一樣的。 那是正確的嗎？
通常，不同的模型具有返回不同指標的評分方法。 這是為了允許分類器指定他們認為最適合他們的評分指標（例如，最小二乘回歸分類器將有一個score方法，該方法返回類似於平方誤差總和的內容）。 在GaussianNB的情況下，文檔說它的評分方法：
返回給定測試數據和標簽的平均准確度。
accuracy_score方法說它的返回值取決於normalize參數的設置：
如果為 False，則返回正確分類的樣本數。 否則，返回正確分類樣本的分數。
所以在我看來，如果您將normalize設置為True您將獲得與GaussianNB.score方法相同的值。
確認我的猜測的一種簡單方法是構建一個分類器並使用normalize = True和accuracy_score調用這兩個score並查看它們是否匹配。 他們嗎？
python sklearn：accuracy_score和learning_curve得分有什么區別？
[英]python sklearn: what is the difference between accuracy_score and learning_curve score?
balance_accuracy_score 和accuracy_score 的區別
[英]Difference between balanced_accuracy_score and accuracy_score
accuracy_score 和 jaccard_similarity_score 的區別
[英]difference between accuracy_score and jaccard_similarity_score
scikit學習中的precision_score與Keras中的准確性之間的差異
[英]Difference between accuracy_score in scikit-learn and accuracy in Keras
我無法理解 cross_val_score 和 accuracy_score 之間的區別
[英]I could not get the idea about difference between cross_val_score and accuracy_score
擬合模型上的評分方法與scikit-learn的precision_score有什么區別？
[英]What's the difference between the score method on a fitted model, vs accuracy_score from scikit-learn?
聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.
