sklearn中api介绍 常用的api有 accuracy_score precision_score recall_score f1_score 分别是: ​ 正确率 ​ 准确率 P ​ 召回率 R ​ f1-score 其具体的计算方式: accuracy_score 只有一种计算方式,就是对所有的预测结果 判对的个数/总数 sklearn具有多种的计算方式,其中每一种模式的说明如下: 具有不同的模式 ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’ ``'binary'``: 只适用于二分类问题,需要pos_label指定以哪一个作为正例

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ogistic的多分类 增加L2 norm 10折交叉验证法 带报告

lssvm多分类模板， 先说LSSVM分类，LSSVM和SVM的区别就在于，LSSVM把原方法的不等式约束变为等式约束，从而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原问题是QP问题，而在LSSVM中则是一个解线性方程组的问题

Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification. Matlab通过分类的label计算混淆矩阵Confusion Matrix并且显示的函数只要一句代码就行了，方便。 [confusion_matrix]=compute_confusion_matrix(predict_label,num_in_class,name_class);