分类算法评价指标
1. 准确率/召回率/f1分数 2. Auc(一般用于二分类) 3. kappa系数(一般用于多分类） 3.1 简单kappa（simple kappa） Kappa系数用于一致性检验，代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例，kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。 kappa ...
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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 ...
评价分类与预测算法的指标
分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差 ...
分类算法中常用的评价指标
本文来自网络，属于对各评价指标的总结，如果看完之后，还不是很理解，可以针对每个评价指标再单独搜索一些学习资料。加油~！ 对于分类算法，常用的评价指标有： （1）Precision （2）Recall （3）F-score （4）Accuracy （5）ROC （6）AUC ps ...
利用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考 ...
sklearn---评价指标
查看sklearn支持的评价指标： import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
sklearn聚类评价指标
sklearn中的指标都在sklearn.metric包下，与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下，聚类相关的指标分为两类：有监督指标和无监督指标，这两类指标分别在sklearn ...