🤔 Какие функции Scikit-Learn можно использовать для оценки производительности моделей?
💬 Кратко:
Scikit-Learn предоставляет ряд функций для оценки моделей. Для задач классификации доступны такие метрики, как
accuracy_score, precision_score, recall_score, и f1_score. Для регрессии можно использовать mean_squared_error, mean_absolute_error и r2_score. Также доступны более подробные функции, такие как confusion_matrix и classification_report. Для кросс-валидации можно использовать KFold или StratifiedKFold.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал