在sklearn当中，可以在三个地方进行模型的评估 1：各个模型的均有提供的score方法来进行评估。 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的，不可改变，这种方法比较简单。这种方法受模型的影响， 2：用交叉验证cross_val_score，或者参数调试 ...

介绍 “所有模型都是坏的，但有些模型是有用的”。我们建立模型之后，接下来就要去评估模型，确定这个模型是否‘有用’。当你费尽全力去建立完模型后，你会发现仅仅就是一些单个的数值或单个的曲线去告诉你你的模型到底是否能够派上用场。 在实际情况 ...

性能的测量 性能只有在你决定测量性能的时候性能才是重要的。但一些人发现在测量性能的时候，很难确定需要测量哪个度量值，而且就算他们手头上有了这些信息之后也不知道该怎么办。结果导致了很多人开始竭尽全力地 ...

一. 模型泛化能力 模型泛化能力 指模型对于未知数据的预测能力， 是模型最重要的性质，泛化误差越小，模型预测效果越好； 利用最小化训练误差来训练模型，但是真正关心的是测试误差。因此通过测试误差来评估模型的泛化能力。 训练误差是模型在训练集的平均损失，其大小虽然有 ...

一直对于各种分类器评估的指标有点晕，今天决定琢磨下，并且写下来，方便以后回忆。 一、混淆矩阵 来源于信息论，根据上面的混淆矩阵，有3个指标需要搞清楚，我觉得记公式真的很容易搞混，建议大家都直接记文字加上自己理解就好了。 准确率=正确预测正负的个数/总个数（这个指标在python中 ...

无论是利用模型对信用申请人进行违约识别，还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中，永远必不可少的一步是对模型的评价，这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低，来决定选取哪个模型。本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系。 以二分类问题为例，模型输出会出现四种情况 ...

1 模型评估常用方法？ ​ 一般情况来说，单一评分标准无法完全评估一个机器学习模型。只用good和bad偏离真实场景去评估某个模型，都是一种欠妥的评估方式。下面介绍常用的分类模型和回归模型评估方法。 分类模型常用评估方法： 回归模型常用评估方法： 2 混淆矩阵 ...

注：本文是人工智能研究网的学习笔记 Estimator对象的score方法 在交叉验证中使用scoring参数 使用sklearn.metric中的性能度量函数 Estimato ...