【文章推荐】机器学习评价指标

原文：机器学习评价指标

metrics.png wiki.png 机器学习度量指标分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向 P ，实际上预测正确 T ，即判断为正向的正确率 TN：预测为负向 N ，实际上预测正确 T ，即判断为负向的正确率 FP：预测为正向 P ，实际上预测错误 F ，误报率，即把负向判断成了正向 FN：预测为负向 N ，实际上预测错误 F ，漏报率，即把正向判断称了负向 Positi ...

2019-07-26 16:36 2 860 推荐指数：

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机器学习评价指标大汇总

机器学习中的评价指标--01

机器学习中的评价指标--01 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化 ...

机器学习分类算法评价指标

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...

机器学习评价指标大汇总

http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。一、分类 1. 精确率与召回率精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有 ...

机器学习 评价指标整理

目录 1.准确率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精确率（Precision） 4.召回率与精确率的关系 5.误报率（FPR）与漏报率（FNR） 1.准确率（A ...

机器学习面试--算法评价指标

机器学习分为三个阶段：第一阶段：学习模型。采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到分类模型；第二阶段：测试模型。将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试集中未知类别的实例进行分类。第三阶段：性能评估。显然，通过测试集产生的分类未必是最佳的，这就导致对测试集的分类 ...

3-机器学习-线性回归+回归算法的评价指标

总结线性回归线性回归原理：每个特征需要有一个权重系数，这个权重系数明确后，就可以通过计算预测最终结果，权重越大这个特征就越重要权重系数的个数一定是和特征维度保持一致。 ...

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