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 ...

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 ...

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 ...

模型性能指标 作者：elfin  资料来源：mocro wen 目录 1、前言--混淆矩阵 1.1 二分类的混淆矩阵 1.2 多分类的混淆矩阵 1.3 python绘制混淆矩阵 2、精确率Precision ...

序言 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用 ...