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：如何评价模型的好坏（三）
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 距离 残差 残差平方和 SSE ： 真实值与预测值之间误差的平方和。 均方根误差 MSE mean square error ：真实值与预测值之间误差的平方和的均值。 最小二乘 均方差越小越好，即最小二乘法。 回归平方和 SSR ：预测值与样本平均值之间误差的平方和。 总偏差平方和 SST ： 真实值与样本平均值之间误差的平方和。 经 ...
2019-02-13 23:47 0 794 推荐指数：
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如何评价模型的好坏（二）
二分类问题 多分类问题 连续变量问题 二、简单二分类问题的延伸 如果只是简单的二分类问题，只需要一个二分类的混淆矩阵即可对模型进行评估。但如果问题发生如下变化： 情况1：基于同一组数据集多次训练/测试不同的模型 情况2：基于多个数据集测试评估同一个模型 ...
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