机器学习（三十八）— 回归模型的四大评价指标
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 ...
原文：回归模型的评价指标
回归模型的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 coefficient of determination 一 SSE 误差平方和 计算公式如下： 同样的数据集 ...
2019-07-15 10:27 0 868 推荐指数：
相关推荐
深度研究：回归模型评价指标R2_score
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。 预备知识 搞清楚 ...
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 ...
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 ...
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 ...
回归模型的性能评价指标（Regression Model Performance Evaluation Metric）
因为光看模型在训练集上的表现容易导致过拟合，因此回归模型通常有两种评价方式，一种是看验证/交叉验证的结果，另一种是对训练集上的表现结果进行修正，常见指标有：AIC，BIC，Cp，adjusted R2。 用验证/交叉验证方式评价回归模型性能的指标（Performance ...
对模型评价指标AUC的理解
AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况. AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率( :-) 没办法这句话就是这么绕, rap~). AUC作为数值,那么到底是 ...
分类模型的评价指标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 ...