//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 ...
评价指标是针对将相同的数据,输入不同的算法模型,或者输入不同参数的同一种算法模型,而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 在模型评估过程中,往往需要使用多种不同的指标进行评估,在诸多的评价指标中,大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能,如果不能合理的运用评估指标,不仅不能发现模型本身的问题,而且会得出错误的结论。 最近恰好在做文本分类的工作,所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细 ...
2019-08-27 14:52 0 4140 推荐指数:
//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 ...
一、常用分类算法的优缺点 二、正确率能很好的评估分类算法吗 不同算法有不同特点,在不同数据集上有不同的表现效果,根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏,要做具体任务具体分析。对于决策树,主要用正确率去评估,但是其他算法,只用正确率能很好的评估吗? 答案是否定的。 正确率确实 ...
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 ...
最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ ...
原文地址 http://www.open-open.com/lib/view/open1420615208000.html http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 引论 在本篇文章中,我将对机器学习做个 ...
http://www.open-open.com/lib/view/open1420615208000.html 阅读文件夹 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 ...
http://www.open-open.com/lib/view/open1420615208000.html http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 两文章可能有点不同 从机器学习谈起 在本篇 ...
一、ROC曲线: 1、混淆矩阵: 针对二元分类问题,将实例分为正类或者负类,会出现四种情况: (1)实例本身为正类,被预测为正类,即真正类(TP); (2)实例本身为正类,被预测为负类,即假负类(FN); (3)实例本身为负类,被预测为正类,即假正类(FP); (4)实例本身为负类 ...