目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习（元学习）概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 ...

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 ...

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 ...

涉及： 使用交叉验证对模型进行评估 使用网格搜索寻找模型的最优参数 对分类模型的可信度进行评估 使用交叉验证进行模型评估 以前的内容，经常涉及使用sklear中的train_test_split 将数据集拆分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，再用模型去拟合测试集 ...

模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率 ...

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 ...

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 ...