分类模型评估
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 ...
原文：分类 - 模型评估
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。 正确率与错误率 正确率：正确分类的样本数 总样本数，accuracy 错误率：错误分类的样本数 总样本数，error 正确率 错误率 这两种指标最简单，也最常用 缺点 . 不一定能反应模型的泛化能力，如类别不均衡问题。 . 不能满足所有任务需求 如有一车西瓜，任务一：挑出的好瓜中有多少实 ...
2019-04-19 16:44 0 494 推荐指数：
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