五 衡量分类任务的性能指标 精准度与召回率 精准率 Precision 指的是模型预测为 Positive 时的预测准确度，其计算公式如下： 召回率 Recall 指的是我们关注的事件发生了，并且模型预测正确了的比值，其计算公式如下： 混淆矩阵： 真实预测 TN FP FN TP 举例： 假如癌症检测系统的混淆矩阵如下： 真实预测 该系统的精准率 . 。 从计算出的精准率可以看出，如果有 个人被预 ...
2020-01-14 22:45 0 874 推荐指数：
五、衡量分类任务的性能指标 5、ROC曲线与AUC （1）ROC曲线 ROC曲线( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR （ True Positive Rate ）与 FPR （ False Positive ...
2 模型评估与选择 2.1评估方法 2.1.1训练集和测试集 实例1：鸢尾花数据集（Iris） 鸢尾花数据集（Iris）是一个经典数据集。数据集内包含 3 类共 150 条记录 ...
六、sklearn中的分类性能指标 机器学习中常使用 sklearn 完成对模型分类性能的评估，我们需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准确度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
四、衡量回归的性能指标 1、均方误差-MSE（Mean Squared Error） 其中y^i表示第 i 个样本的真实标签，p^i表示模型对第 i 个样本的预测标签。 线性回归的目的就是让损失函数最小。那么模型训练出来了，我们在测试集 ...
数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 创建TfidfVectorizer实例，将训练文本 ...
连接来源：http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中 ...
倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡 ...
AdaBoost precision recall f1-score support 0 0.83 0.85 0.84 634 1 0.84 0.82 0.83 616 accuracy 0.83 1250 ...
