原文:分类模型评价指标

一 模型评价的意义 在完成模型构建之后,必须对模型的效果进行评估,根据评估结果来继续调整模型的参数 特征或者算法,以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率,但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标,准确率往往不能反映一个模型性能的好坏,例如在不平衡的数据集上,正类样本占总数的 ,负类样本占总数的 那么有一个模型把所有样本全部判断为正类,该模型也能达到 的准确率,但是这个模 ...

2018-10-15 00:14 0 12288 推荐指数:

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分类模型评价指标说明

目录 分类模型评价指标说明 混淆矩阵 例子 混淆矩阵定义 混淆矩阵代码 正确率 真阳率和假阳率 真阳率 假阳率 真阳率和假阳率的公式 ...

Sun Aug 11 07:32:00 CST 2019 0 639
分类模型评价指标Fscore

小书匠 深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论 ...

Thu Jun 07 00:55:00 CST 2018 0 11835
分类评价指标

预测值(0,1)。 多分类:一个目标的标签是几种之一(如:0,1,2…) 2.评价指标 ① ...

Tue Aug 10 04:20:00 CST 2021 0 101
分类算法评价指标

1. 准确率/召回率/f1分数 2. Auc(一般用于二分类) 3. kappa系数(一般用于多分类) 3.1 简单kappa(simple kappa) Kappa系数用于一致性检验,代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例,kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。 kappa ...

Sat Nov 16 10:42:00 CST 2019 0 364
机器学习分类模型评价指标和方法

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 ...

Fri Apr 13 01:03:00 CST 2018 0 846
回归模型评价指标

回归模型评价指标有以下几种:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted ...

Mon Jul 15 18:27:00 CST 2019 0 868
模型评价指标:AUC

参考链接:https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 问题: AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解(深入理解AUC) AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础 ...

Thu Nov 14 21:08:00 CST 2019 0 594
分类结果评价指标——Kappa系数

  kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标,如果将两个变量换为分类结果和验证样本,就可以用来评价分类精度了。计算公式如下:   kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)   其中,Po是总体精度,Pe是偶然一致性误差   即使是两个完全独立的变量,一致性也不会为0,仍存在偶然现象,使 ...

Thu Nov 04 06:07:00 CST 2021 2 2973
 
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