Как работает метод оценки sklearn KNeighborsClassifier?

Question

knn.score(X_test, y_test)

Здесь X_test - это пустой массив, содержащий тестовые случаи, а y_test содержит их правильные метки.

Это код, который возвращает показатель надежности модели, которую я сделал, чтобы различать виды радужной оболочки.

Как работает эта функция, предсказывает ли она каждое значение из массива X_test, а затем сравнивает его с массивом y_test и вычисляет среднее значение?

Answer 1

KNeighborsClassifier является подклассом sklearn.base.ClassifierMixin. Из документации score метод:

Возвращает среднюю точность данных и данных испытаний.

В классификации с несколькими метками это точность подмножества, которая является жесткой метрикой, поскольку для каждой выборки требуется, чтобы каждый набор меток был правильно спрогнозирован.

Сам исходный код для метода score:

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

Это просто ярлык для создания прогнозов на тестовых данных и вычисления показателя точности по заданным меткам.