是否可以使用DecisionTreeRegressor計算Acuuracy？ - Cupoy

如果是使用boston的資料集，所以會利用DecisionTreeRegressor 進行建模，但要如何計算ACC呢？

# 讀取波士頓地區的房屋價格資料集
boston = datasets.load_boston()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.25, random_state=4)

# 建立模型
Reg = DecisionTreeRegressor()

# 訓練模型
Reg.fit(x_train, y_train)

# 預測測試集
y_pred = Reg.predict(x_test)

acc = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Acuuracy: ", acc)

執行下面這一段落時就會發生錯誤

acc = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Acuuracy: ", acc)

回答列表

• 2019/06/09 下午 10:54
  Rosa
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• 2019/06/10 上午 10:46
  Jimmy
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  Hi Rosa!

  
  

  Regressor 是用來做回歸的模型，ACC 則是分類問題的評估指標，所以是不能拿來作評估的喔！建議回去複習一下回歸與分類的差異，回歸問題通常用 MAE/MSE 來評估喔！

• 2019/06/10 下午 01:59
  張維元 (WeiYuan)
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  錯誤上顯示的是：必須要使用連續的數值，因此我們可以想像可能是「分類」與「回歸」的差異。

  
  

  再從套件的使用來看，accuracy_score 是屬於 Classification metrics 的評量指標： https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#classification-metrics 。DecisionTreeRegressor 可以參考這邊的指標做使用： https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#regression-metrics