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( ...
机器学习中的评价指标 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,无法作为优化的loss函数,因此采用如cross entropy, rmse等 距离 可微函数作为优化目标,以期待在loss函数降低的 ...
2021-11-09 16:30 0 133 推荐指数:
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( ...
1 模型评价指标 模型评估包括评估方法(evaluation)和评价指标(metrics)。评估方法包括留出法,交叉验证,包外估计等。本文只介绍评价指标。 评价指标的两个作用:一是了解模型的泛化能力,可以通过同一个指标来对比不同模型,从而知道哪个模型相对好,那个模型相对差;二是可以通过这个指标 ...
作者:无影随想 时间:2016年3月。 出处:https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明:版权所有,转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...
//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 ...
http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有 ...
目录 1.准确率(Accuracy) 2.召回率(Recall) 3.精确率(Precision) 4.召回率与精确率的关系 5.误报率(FPR)与漏报率(FNR) 1.准确率(A ...