المعيار Zero One Loss وتطبيقه باستخدام مكتبة scikit-learn

هو معيار لقياس كفاءة نماذج التصنيف Classification.
يعتمد على حساب عدد مرات اللاتطابق بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة.
يمكن تطبيقه باستخدام مكتبة Sklearn كالتالي:
 

 sklearn.metrics.zero_one_loss(y_true, y_pred, normalize=True)

الوسيط الأول والثاني يمثلان القيم الحقيقية والمتوقعة على التوالي.
الوسيط الأخير في حال ضبطه على True سيعيد عدد مرات اللاتطابق كقيمة عشرية.
في حال ضبطه على False يعيد عدد مرات اللاتطابق.
المثال يوضح:
 

from sklearn.metrics import zero_one_loss
y_pred = [1, 0, 2, 1]
y_true = [1, 0, 3, 1]
z1=zero_one_loss(y_true, y_pred,normalize=True)
print(z1) # 0.25
z2=zero_one_loss(y_true, y_pred, normalize=False) # 
print(z2) # 1

 # Machine Learning is everywhere
 # Written by Ali Ahmed