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 ...

1. 准确率/召回率/f1分数 2. Auc(一般用于二分类) 3. kappa系数(一般用于多分类） 3.1 简单kappa（simple kappa） Kappa系数用于一致性检验，代表着分类与完全随机的分类产生错误减少的比例，kappa系数的计算是基于混淆矩阵的。 kappa ...

预测值(0,1)。 多分类：一个目标的标签是几种之一（如：0，1，2…） 2.评价指标 ① ...

常见的二分类评估指标都已耳熟不能详，现在来了解一下多分类的评估。 你是否愿闻其详？ Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...

错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率” 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。 训练(经验)误差：训练集上；测试误差：测试集；泛化误差：除训练集外所有样本 过拟合：学习器把训练样本学习的“太好 ...

对于二分类问题，precision，recall，auc，f1_score的计算原理都比较熟悉，但是多分类问题的计算还是有一点小小的区别，在使用sklearn.metrics的时候需要注意一下； 对于sklearn.metrics下的roc_auc_score, precision_score ...

多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理 https ...

小书匠 深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论 ...