分類 - 模型評估
對模型進行評估時，可以選擇很多種指標，但不同的指標可能得到不同的結果，如何選擇合適的指標，需要取決於任務需求。 正確率與錯誤率 正確率：正確分類的樣本數/總樣本數，accuracy 錯誤率：錯誤分類的樣本數/總樣本數，error 正確率+錯誤率=1 這兩種指標最簡單，也最常 ...
原文：分類模型評估
一直對於各種分類器評估的指標有點暈，今天決定琢磨下，並且寫下來，方便以后回憶。 一 混淆矩陣 來源於信息論，根據上面的混淆矩陣，有 個指標需要搞清楚，我覺得記公式真的很容易搞混，建議大家都直接記文字加上自己理解就好了。 准確率 正確預測正負的個數 總個數 這個指標在python中的交叉驗證時可以求准確率 覆蓋率 也叫作召回率 正確預測正的個數 實際正的個數 當然也可以是負覆蓋率 命中率 正確預測正 ...
2016-10-06 17:49 0 4517 推薦指數：
相關推薦
分類模型的可信度評估
1.分類模型中的預測准確率 ############################# 分類模型中的預測准確率 ####################################### #導入數據集生成工具 from sklearn.datasets import ...
Data Mining | 二分類模型評估-混淆矩陣
目錄 1 二分類模型評估 1.1 混淆矩陣 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小結 ...
sklearn.metrics.classification_report分類模型評估
sklearn.metrics.classification_report（）模型評估的一種，輸出一個報告 參數說明 y_true：1 維數組，真實數據的分類標簽 y_pred：1 維數組，模型預測的分類標簽 labels：列表，需要評估的標簽名 ...
scikit-learn - 分類模型的評估 (classification_report)
=False) y_true：1 維數組，真實數據的分類標簽 y_pred：1 ...
機器學習基礎 | 分類模型評估指標
目錄 成對指標 錯誤率和正確率 Precision、Recall TPR(Sensitivity)、TNR(Specificity) ...
二分類模型評估之AUC ROC
ROC的介紹可以參考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一張wiki上的圖片： ...
模型評估
文章從模型評估的基本概念開始，分別介紹了常見的分類模型的評估指標和回歸模型的評估指標以及這些指標的局限性。部分知識點舉例加以闡述，以便加深理解。思維導圖如下： 1 基本概念 模型評估用來評測模型的好壞。 模型在訓練集上的誤差通常稱為 訓練誤差 或 經驗誤差，而在新 ...