一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图： 第一个参数true，false是指预测的正确性。 第二个参数true,postitives是指预测的结果。 相关公式： 检测正列的效果 ...

机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（ ...

1 模型评价指标 模型评估包括评估方法（evaluation）和评价指标（metrics）。评估方法包括留出法，交叉验证，包外估计等。本文只介绍评价指标。 评价指标的两个作用：一是了解模型的泛化能力，可以通过同一个指标来对比不同模型，从而知道哪个模型相对好，那个模型相对差；二是可以通过这个指标 ...

一、ROC曲线： 1、混淆矩阵： 针对二元分类问题，将实例分为正类或者负类，会出现四种情况： （1）实例本身为正类，被预测为正类，即真正类（TP）； （2）实例本身为正类，被预测为负类，即假负类（FN）； （3）实例本身为负类，被预测为正类，即假正类（FP）； （4）实例本身为负类 ...

　　 　　回归模型是机器学习中很重要的一类模型，不同于常见的分类模型，回归模型的性能评价指标跟分类模型也相差很大，这里简单基于工作中的一点实践来记录一下基于sklearn库计算回归模型中常用的四大评价指标主要包括：explained_variance_score ...

作者：无影随想 时间：2016年3月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明：版权所有，转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...

机器学习中的评价指标--01 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 ...