机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP:预测为正向(P),实际上预测正确( ...
目录 .准确率 Accuracy .召回率 Recall .精确率 Precision .召回率与精确率的关系 .误报率 FPR 与漏报率 FNR .准确率 Accuracy 准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。 正式点说,准确率的定义如下: Accuracy frac Number of correct predictions Total number of predictions 对 ...
2020-01-28 23:54 0 935 推荐指数:
机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP:预测为正向(P),实际上预测正确( ...
作者:无影随想 时间:2016年3月。 出处:https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明:版权所有,转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...
机器学习中的评价指标--01 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 ...
//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 ...
http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有 ...
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 ...
总结 线性回归 线性回归原理:每个特征需要有一个权重系数,这个权重系数明确后,就可以通过计算预测最终结果,权重越大这个特征就越重要 权重系数的个数一定是和特征维度保持一致。 ...