不多說，直接上干貨！ 機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文總結一下常見的機器學習算法，以供參考。機器學習的算法很多，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。 　　這里從兩個方面 ...

序言 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化的loss函數，因此采用 ...

共有以下幾種評價指標： 其中，僅輪廓系數比較合理，別的不過是牽強附會罷了，就差欺世盜名了。 混淆矩陣均- -性完整性V-measure調整蘭德系數(ARI)調整互信息(AMI)輪廓系數(Silhouette) 輪廓系數： ...

一、常用分類算法的優缺點 二、正確率能很好的評估分類算法嗎 不同算法有不同特點，在不同數據集上有不同的表現效果，根據特定的任務選擇不同的算法。如何評價分類算法的好壞，要做具體任務具體分析。對於決策樹，主要用正確率去評估，但是其他算法，只用正確率能很好的評估嗎？ 答案是否定的。 正確率確實 ...

//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...

機器學習分為三個階段： 第一階段：學習模型。采用學習算法，通過對訓練集進行歸納學習得到分類模型； 第二階段：測試模型。將已經學習得到的分類模型用於測試集，對測試集中未知類別的實例進行分類。 第三階段：性能評估。顯然，通過測試集產生的分類未必是最佳的，這就導致對測試集的分類 ...

常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型，以下針對不同模型總結其評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括：邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等，模型評估指標包括以下幾種： （1）二分類問題 　　（a）混淆矩陣 　　　　准確率A：預測正確個數占總數的比例 ...

本文對機器學習模型評估指標進行了完整總結。機器學習的數據集一般被划分為訓練集和測試集，訓練集用於訓練模型，測試集則用於評估模型。針對不同的機器學習問題（分類、排序、回歸、序列預測等），評估指標決定了我們如何衡量模型的好壞 一、Accuracy 准確率是最簡單的評價指標，公式 ...