//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 ...

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 ...

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 ...

准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1（综合Precision与Recall） ROC曲线 PR曲线 ...

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（ ...

有通用性 回归算法就是在不断的自身迭代的减少误差来使得回归算法的预测结果可以越发的逼近真实结果 线性 ...

线性回归 回归问题的目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。 回归处理的问题为预测： 预测房价 销售额的预测 设定贷款额度 总结：上述案例中，可以根据事物的相关特征预测出对应的结果值 线性回归在生活中的映射（现实生活中就 ...