機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估Python庫函數(shù)推薦

在Python中，有幾個常用的庫和函數(shù)可用于評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下是一些建議：

1. scikit-learn：這是一個非常流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了大量的評估指標(biāo)函數(shù)。例如，你可以使用accuracy_score來計算準(zhǔn)確率，confusion_matrix來生成混淆矩陣，classification_report來生成分類報告等。
2. matplotlib 和 seaborn：這兩個庫用于數(shù)據(jù)可視化，可以幫助你更好地理解模型的性能。例如，你可以使用plot_confusion_matrix函數(shù)來繪制混淆矩陣，plot_roc_curve函數(shù)來繪制ROC曲線等。
3. pandas：這是一個數(shù)據(jù)處理和分析的庫，可以幫助你更方便地處理數(shù)據(jù)集。例如，你可以使用DataFrame.describe()方法來獲取數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計信息，DataFrame.groupby()方法來進(jìn)行分組分析等。
4. sklearn.metrics：這個子庫提供了更多的評估指標(biāo)函數(shù)，例如f1_score、precision_score、recall_score等。這些函數(shù)可以幫助你更全面地評估模型的性能。
5. sklearn.model_selection：這個子庫提供了很多用于模型選擇和評估的工具，例如交叉驗(yàn)證函數(shù)cross_val_score，網(wǎng)格搜索函數(shù)GridSearchCV等。

以下是一個簡單的例子，展示了如何使用scikit-learn庫來評估一個分類模型：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加載數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 劃分訓(xùn)練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 訓(xùn)練模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測
y_pred = clf.predict(X_test)

# 評估模型
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

# 繪制混淆矩陣
sns.heatmap(confusion_matrix(y_test, y_pred), annot=True, fmt='d')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()