评估指标的局限性 准确率（Accuracy） \(\text{Accuracy} = \dfrac{n_{correct}}{n_{total}}\) 样本不均衡时，不准确 改进：平均准确率 精确率(Precision)和召回率 ...

二、机器学习模型评估 2.1 模型评估：基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...

'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...

6. 学习模型的评估与选择 Content 　　6. 学习模型的评估与选择 　　　　6.1 如何调试学习算法 　　　　6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 　　　　6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection ...

1、损失函数和风险函数 (1)损失函数：常见的有 0-1损失函数 绝对损失函数 平方损失函数 对数损失函数 (2)风险函数：损失函数的期望 经验风险：模型在数据集T上的平均损失 　 根据大数定律，当N趋向于∞时，经验风险趋向于风险函数 2、模型评估方法 (1)训练误差 ...

【第2章 模型评估与选择】 〖一、知识点归纳〗 一、经验误差与过拟合 【分类】：对是离散值的结果进行预测。 【回归】：对是连续值的结果进行预测。 分类和回归属于监督学习。 【错误率】：分类错误的样本数占样本总数的比例。 eg：m个样本中有 ...

线性回归： 可以用损失函数来评估模型，这个损失函数可以选择平方损失函数， 将所有样本的x和y代入， 只要损失函数最小，那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归： 可以使用似然概率来评估模型，将所有样本的x和y代入， 只要这个似然概率最大，那么得到的参数，就是模型参数 常见的损失函数 机器学习 ...

一、模型的评估方法 （1）留出法：顾名思义，就是留出一部分作为测试样本。将已知的数据集分成两个互斥的部分，其中一部分用来训练模型，另一部分用来测试模型，评估其误差，作为泛化误差的估计。 　　注意：（1） 两个数据集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入人为的偏差 ...