目录 成对指标 错误率和正确率 Precision、Recall TPR(Sensitivity)、TNR(Specificity) 综合指标 F-Score Matthews Correlaton ...
目录 MAE系列 MSE系列 R 系列 回归模型中常用的评估指标可以分如下几类: MAE系列,即由Mean Absolute Error衍生得到的指标 MSE系列,即由Mean Squared Error衍生得到的指标 R 系列 注:在英语中,error和deviation的含义是一样的,所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute Deviation MAD ...
2020-03-21 17:04 0 1013 推荐指数:
目录 成对指标 错误率和正确率 Precision、Recall TPR(Sensitivity)、TNR(Specificity) 综合指标 F-Score Matthews Correlaton ...
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题(分类、排序、回归、序列预测等),评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标,公式 ...
在使用机器学习算法过程中,针对不同的问题需要不用的模型评估标准,这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的真实类别 ...
常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型,以下针对不同模型总结其评估指标 一、分类模型 常见的分类模型包括:逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等,模型评估指标包括以下几种: (1)二分类问题 (a)混淆矩阵 准确率A:预测正确个数占总数的比例 ...
参考:https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用机器学习算法过程中,针对不同的问题需要不用的模型评估标准,这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中 ...
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回归(Regression)算法指标 Mean Absolute Error 平均绝对误差 Mean Squared Error 均方误差 ...
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 ...
回归模型是机器学习中很重要的一类模型,不同于常见的分类模型,回归模型的性能评价指标跟分类模型也相差很大,这里简单基于工作中的一点实践来记录一下基于sklearn库计算回归模型中常用的四大评价指标主要包括:explained_variance_score ...