分类模型评价指标
一、模型评价的意义 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本 ...
原文：分类评价指标
.概念 二分类：一个目标的标签只有两种之一 例如： 或 ，对应的one hot标签为 , 或 , 。对于这种问题，一般可以采用softmax或者logistic回归来完成，分别采用cross entropy和mse损失函数来进行网络训练，分别输出概率分布和单个的sigmoid预测值 , 。 多分类：一个目标的标签是几种之一 如： ， ， .评价指标 准确率 accuracy 和错误率 error ...
2021-08-09 20:20 0 101 推荐指数：
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