分类评估 metrics_classification

# 分类-评估 metrics_classification

(可视化模块)
用于多层感知器-分类、随机森林分类、梯度提升树分类、线性分类、支持向量机分类、K近邻分类等分类器的
定义

M.metrics_classification.v1( predictions=None,confusion_matrix=True,normal_confusion_matrix=True,ROC_curve=True,precision_recall_curve=True,max_size=int)

参数

  • predictions(DataSDource)—预测数据
  • confusion_matrix(Bool)—是否输出混淆矩阵
  • normal_confusion_matrix(Bool)—是否输出正则化混淆矩阵
  • ROC_curve(Bool)—ROC曲线
  • precision_recall_curve(Bool)—精准率—召回率曲线
  • max_size(int)—ROC曲线图最大尺寸,如果分类过多,可以调大图幅尺寸方便查看

返回

混淆矩阵、正则化混淆矩阵、ROC曲线、精准率—召回率曲线