ClassifierMixin#

class sklearn.base.ClassifierMixin[source]#

scikit-learn 中所有分类器的 Mixin 类。

此 mixin 定义了以下功能:

  • 通过 estimator_type 标签将估计器类型设置为 "classifier"

  • score 方法,默认使用 accuracy_score

  • 通过 requires_y 标签(通过设置分类器类型标签完成)强制要求 fit 方法必须传入 y

用户指南中阅读更多内容。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
>>> # Mixin classes should always be on the left-hand side for a correct MRO
>>> class MyEstimator(ClassifierMixin, BaseEstimator):
...     def __init__(self, *, param=1):
...         self.param = param
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.is_fitted_ = True
...         return self
...     def predict(self, X):
...         return np.full(shape=X.shape[0], fill_value=self.param)
>>> estimator = MyEstimator(param=1)
>>> X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 0, 1])
>>> estimator.fit(X, y).predict(X)
array([1, 1, 1])
>>> estimator.score(X, y)
0.66...
score(X, y, sample_weight=None)[source]#

返回在提供的数据和标签上的 准确率 (accuracy)

在多标签分类中,这是子集准确率 (subset accuracy),这是一个严格的指标,因为它要求每个样本的每个标签集都被正确预测。

参数:
Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like

测试样本。

yshape 为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的 array-like

X 的真实标签。

sample_weightshape 为 (n_samples,) 的 array-like, default=None

样本权重。

返回:
scorefloat

self.predict(X) 相对于 y 的平均准确率。