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 ...
原文：分类算法评价指标
. 准确率 召回率 f 分数 . Auc 一般用于二分类 . kappa系数 一般用于多分类 . 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计算结果为 ，但通常kappa是落在 间。实践证明，它是一个描述一致性的较为理想的指标。 第一种分析准则： kappa 两次判断完全 ...
2019-11-16 02:42 0 364 推荐指数：
相关推荐
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 ...
分类评价指标
预测值(0,1)。 多分类：一个目标的标签是几种之一（如：0，1，2…） 2.评价指标 ① ...
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 ...
分类结果评价指标——Kappa系数
kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。计算公式如下： kappa=(Po-Pe)/(1-Pe) 其中，Po是总体精度，Pe是偶然一致性误差 即使是两个完全独立的变量，一致性也不会为0，仍存在偶然现象，使 ...