scikitlearn解释了

Question

我使用scikit learn构建了一个样本分类器，并用支持向量机进行了训练和测试。现在我想分析分类器并找到explained_variance_score，但我不明白这个分数。例如，我得到了clf的分类报告，看起来像这样。。。在

             precision    recall  f1-score   support

        0.0       0.80      0.80      0.80        10
        1.0       0.80      0.80      0.80        10

avg / total       0.80      0.80      0.80        20 

不错，但电动汽车只是0.2……有时它是-0.X所以这怎么会发生呢？拥有一辆好的电动汽车很重要吗？也许有人能解释一下。。。在

你真的和你之前：

^{pr2}$

Answer 1

解释的方差是一个回归度量，这对于分类问题没有很好的定义，将其应用于此类测试没有意义。这是一种验证支持向量回归、线性回归等模型的方法