根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值 步骤： 根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标 ...

评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大 ...

1、ROC曲线简介 在评价分类模型时，会用到ROC（receiver operating characteristic）曲线。ROC曲线可用来评价二元分类器（ binary classifier）的 ...

混淆矩阵、准确率、召回率、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）进行分类的系统，混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假 ...

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层 ...

带上R语言，学习支持向量机 1 R语言 长话短说，R语言是一款集统计分析和作图于一体的自由、免费、可编程软件（R3.6.1下载地址：https://mirrors.tuna.t ...

随机分类器，也就是对于一个分类问题，随机猜测答案。理论上，随机分类器的性能是所有分类器的下界。对随机分类器的理解，可以帮助更好的理解分类器的性能指标。随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础。所 ...

0. 前言 模型的评价指标和评价体系是建模过程中的一个重要环节，针对不同类型的项目和模型，要合理选择不同的评价指标和体系。下面先给出二分类模型中预测值和实际值的混淆矩阵（confusion matr ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章，我们来看看机器学习领域当中，非常重要的其他几个指标。 混淆矩阵 在上一篇文章当中，我们在 ...

文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模 ...