為二元分類任務(wù)創(chuàng)建了一個(gè)非常簡單的 scikit-learn 邏輯回歸模型。訓(xùn)練集和測試集被分開。使用相同數(shù)據(jù)集的隨機(jī)森林模型和決策樹給出約 0.9 的準(zhǔn)確度。這是邏輯回歸模型：logreg_model = LogisticRegression(random_state=99).fit(X_train, y_train)logreg_acc = logreg_model.score(X_test, y_test)logreg_pred = logreg_model.predict(X_test) print("Log reg model accuracy:", logreg_acc)print("Log reg prediction:", logreg_pred)print("Actual:",y_test)結(jié)果如下：Log reg model accuracy: 0.8701298701298701Log reg prediction: [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]Actual: [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]為什么準(zhǔn)確率是 0.87，而預(yù)測卻把所有分類都錯(cuò)了？這里有什么錯(cuò)誤？我缺少什么？
1 回答
胡說叔叔
TA貢獻(xiàn)1804條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
關(guān)于您的準(zhǔn)確性
您正確預(yù)測了大部分零。對(duì)我來說，你得到的準(zhǔn)確度分?jǐn)?shù)看起來相當(dāng)正確。
您可以通過在您的和上使用precision_score來仔細(xì)檢查。logreg_predy_test
關(guān)于您可能正在尋找的內(nèi)容
看來你更感興趣的是你的預(yù)測是否1正確。
您可能有興趣了解其他衡量標(biāo)準(zhǔn)，例如召回率或精確度。
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