python - sklearn KNeighborsClassifier 评分方法如何工作？

Question

knn.score(X_test, y_test)

这X_test是一个包含测试用例并y_test包含其正确标签的 numpy 数组。

这是返回我为区分虹膜种类而制作的模型的可靠性得分的代码。

这个函数是如何工作的，它是否预测 X_test 数组中的每个值，然后将其与 y_test 数组进行比较并计算平均值？

标签： pythonscikit-learnknn

Answer 1

KNeighborsClassifier是 的子类sklearn.base.ClassifierMixin。从score方法的文档中：

返回给定测试数据和标签的平均准确度。

在多标签分类中，这是子集准确度，这是一个苛刻的指标，因为您需要对每个样本正确预测每个标签集。

该score方法的源代码本身：

return accuracy_score(y, self.predict(X), sample_weight=sample_weight)

它只是对测试数据进行预测并根据给定标签计算准确度分数的捷径。