如何評價模型的好壞（一）
二分類問題 多分類問題 連續變量問題 一、二分類問題 二分類模型最常見的模型評價指標有：ROC曲線，AUC，精准率-召回率，准確率，F1-score，混淆矩陣，等。 假設檢驗 案例分析：（酒駕檢測）酒精濃度檢測結果分布圖。（綠色：正常司機酒精 ...
原文：怎樣評價聚類結果好壞？
聚類定義回顧：把一個文檔集合根據文檔的相似性把文檔分成若干類，究竟分成多少類，這個要取決於文檔集合里文檔自身的性質。 回答 ： 基於不同算法，會有不同指標，通常較通用的應該一定都會有 Entropy 熵和Accuracy, Accuracy 里可以包含了precision, recall, f measure. 假設我們使用k means算法，通常會加上 SSE Sum of squared er ...
2013-09-13 10:54 0 6897 推薦指數：
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如何評價模型的好壞（三）
二分類問題 多分類問題 連續變量問題 四、連續變量問題（回歸） （1）距離 （2）殘差 （3）殘差平方和（SSE）： 真實值與預測值之間誤差的平方和。 （3-1）均方根誤差 ...
評價gan好壞的指標：IS和FID
一、IS(inception score) 機器之心鏈接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18 很多關於 GAN 生成圖片的論文中，作者評價其模型表現的一項重要指標是 Inception Score（下文簡稱 IS）。其名字中 ...
聚類效果評價指標
1. ARI(Adjusted Rand Index) 蘭德系數：聚類效果有一個評價指標。 這個指標不考慮你使用的聚類方法，把你的方法當做一個黑箱，只注重結果。可以說，是一個十分“功利”的指標。 在講ARI之前呢，先講述一下RI，也就是rand index，從兩者的名字 ...
sklearn聚類評價指標
sklearn中的指標都在sklearn.metric包下，與聚類相關的指標都在sklearn.metric.cluster包下，聚類相關的指標分為兩類：有監督指標和無監督指標，這兩類指標分別在sklearn.metric.cluster.supervised ...
聚類評價指標
一、引言 如圖認為x代表一類文檔，o代表一類文檔，方框代表一類文檔，完美的聚類顯然是應該把各種不同的圖形放入一類，事實上我們很難找到完美的聚類方法，各種方法在實際中難免有偏差，所以我們才需要對聚類算法進行評價看我們采用的方法是不是好的算法。 二、評價准則 2.1 purity ...
聚類結果的評價指標
在看一篇論文，其中提到了purity,NMI,ARI，平時只是見到過，具體的含義並不知道，所以就百度整理了下~~ 看到了兩篇博客，感興趣的可以看一下~~http://blog.csdn.net/it ...