如何评价模型的好坏（一）
二分类问题 多分类问题 连续变量问题 一、二分类问题 二分类模型最常见的模型评价指标有：ROC曲线，AUC，精准率-召回率，准确率，F1-score，混淆矩阵，等。 假设检验 案例分析：（酒驾检测）酒精浓度检测结果分布图。（绿色：正常司机酒精 ...
原文：怎样评价聚类结果好坏？
聚类定义回顾：把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。 回答 ： 基于不同算法，会有不同指标，通常较通用的应该一定都会有 Entropy 熵和Accuracy, Accuracy 里可以包含了precision, recall, f measure. 假设我们使用k means算法，通常会加上 SSE Sum of squared er ...
2013-09-13 10:54 0 6897 推荐指数：
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二分类问题 多分类问题 连续变量问题 四、连续变量问题（回归） （1）距离 （2）残差 （3）残差平方和（SSE）： 真实值与预测值之间误差的平方和。 （3-1）均方根误差 ...
评价gan好坏的指标：IS和FID
一、IS(inception score) 机器之心链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18 很多关于 GAN 生成图片的论文中，作者评价其模型表现的一项重要指标是 Inception Score（下文简称 IS）。其名字中 ...
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1. ARI(Adjusted Rand Index) 兰德系数：聚类效果有一个评价指标。 这个指标不考虑你使用的聚类方法，把你的方法当做一个黑箱，只注重结果。可以说，是一个十分“功利”的指标。 在讲ARI之前呢，先讲述一下RI，也就是rand index，从两者的名字 ...
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sklearn中的指标都在sklearn.metric包下，与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下，聚类相关的指标分为两类：有监督指标和无监督指标，这两类指标分别在sklearn.metric.cluster.supervised ...
聚类评价指标
一、引言 如图认为x代表一类文档，o代表一类文档，方框代表一类文档，完美的聚类显然是应该把各种不同的图形放入一类，事实上我们很难找到完美的聚类方法，各种方法在实际中难免有偏差，所以我们才需要对聚类算法进行评价看我们采用的方法是不是好的算法。 二、评价准则 2.1 purity ...
聚类结果的评价指标
在看一篇论文，其中提到了purity,NMI,ARI，平时只是见到过，具体的含义并不知道，所以就百度整理了下~~ 看到了两篇博客，感兴趣的可以看一下~~http://blog.csdn.net/it ...