《AI安全之对抗样本入门》—1.4 常见性能衡量指标
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章,第1.4.1节,作者是兜哥。
1.4 常见性能衡量指标
1.4.1 测试数据
我们以Scikit-Learn环境介绍常见的性能衡量指标。为了便于演示,我们创建测试数据,测试数据一共有1000条记录,每条记录了100个特征,内容随机生成:
x, y = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=100,
n_redundant=0, random_state = 1)
把数据集随机划分成训练集和测试集,其中测试集占40%:
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(x,
y,
test_size=0.2,
random_state=66)
使用KNN算法进行训练和预测:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_X, train_Y)
pred_Y = knn.predict(test_X)
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