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 f score F Score roc auc score AUC confusion matrix 混淆矩阵 accu fracy sco ...
2020-01-18 21:14 0 740 推荐指数:
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 ...
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 ...
五、衡量分类任务的性能指标 3、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 ...
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 ...
###基础概念 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,为了解决这两个问题,我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力,而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。 ####泛化性能 模型的泛化性能是由学习算法的能力,数据的充分性及学习 ...
转载:性能指标(模型评估)之mAP 什么是性能指标 用于评价模型的好坏,当然使用不同的性能指标对模型进行评价往往会有不同的结果,也就是说模型的好坏是“相对”的,什么样的模型好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求。因此,选取一个合理的模型评价指标是非常有必要 ...
分类器性能指标之ROC曲线、AUC值 一 roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例 ...
在介绍ROC曲线之前,先说说混淆矩阵及两个公式,因为这是ROC曲线计算的基础。 1.混淆矩阵的例子(是否点击广告): 说明: TP:预测的结果跟 ...