不多说，直接上干货！ 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文总结一下常见的机器学习算法，以供参考。机器学习的算法很多，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。 　　这里从两个方面 ...

序言 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用 ...

共有以下几种评价指标： 其中，仅轮廓系数比较合理，别的不过是牵强附会罢了，就差欺世盗名了。 混淆矩阵均- -性完整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silhouette) 轮廓系数： ...

一、常用分类算法的优缺点 二、正确率能很好的评估分类算法吗 不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗？ 答案是否定的。 正确率确实 ...

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...

机器学习分为三个阶段： 第一阶段：学习模型。采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到分类模型； 第二阶段：测试模型。将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试集中未知类别的实例进行分类。 第三阶段：性能评估。显然，通过测试集产生的分类未必是最佳的，这就导致对测试集的分类 ...

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标 一、分类模型 常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种： （1）二分类问题 　　（a）混淆矩阵 　　　　准确率A：预测正确个数占总数的比例 ...

本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式 ...