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: ...
机器学习的入门,我们需要的一些基本概念: 机器学习的定义 M.Mitchell 机器学习 中的定义是: 算法分类 两张图片很好的总结了 机器学习 的算法分类: SKLearn算法选择 评估指标 分类 Classification 算法指标: Accuracy准确率 Precision精确率 Recall召回率 F score 对于分类问题的结果可以用下表表示 说明:True或者False代表预测结 ...
2017-04-21 16:09 0 3639 推荐指数:
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: ...
六、sklearn中的分类性能指标 机器学习中常使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估,我们需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口: accuracy_score 准确度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
//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 ...
目录 成对指标 错误率和正确率 Precision、Recall TPR(Sensitivity)、TNR(Specificity) 综合指标 F-Score Matthews Correlaton ...
2 模型评估与选择 2.1评估方法 2.1.1训练集和测试集 实例1:鸢尾花数据集(Iris) 鸢尾花数据集(Iris)是一个经典数据集。数据集内包含 3 类共 150 条记录 ...
五、衡量分类任务的性能指标 5、ROC曲线与AUC (1)ROC曲线 ROC曲线( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR ( True Positive Rate )与 FPR ( False Positive ...
1. 回归(Regression)算法指标 Mean Absolute Error 平均绝对误差 Mean Squared Error 均方误差 Root Mean Squared Error:均方根误差 Coefficient of determination 决定系数 ...
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 ...