機器學習度量指標 分類評估指標 TN TP FN FP TP:預測為正向(P),實際上預測正確( ...
.背景 機器學習通常評判一個算法的好壞,是基於不同場景下采用不同的指標的。通常來說,有: x 准確度 PR Precision Recall x F測量 MCC BM MK Gini系數 x ROC Z score x AUC Cost Curve BLEU Matthews correlation coefficient METEOR Brier score NIST metric ROUGE ...
2017-11-22 18:09 0 3080 推薦指數:
機器學習度量指標 分類評估指標 TN TP FN FP TP:預測為正向(P),實際上預測正確( ...
//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 ...
http://charleshm.github.io/ 在使用機器學習算法的過程中,針對不同場景需要不同的評價指標,在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總。 一、分類 1. 精確率與召回率 精確率與召回率多用於二分類問題。精確率(Precision)指的是模型判為正的所有樣本中有 ...
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 ...
參考:https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用機器學習算法過程中,針對不同的問題需要不用的模型評估標准,這里統一匯總。主要以兩大類分類與回歸分別闡述。 一、分類問題 1、混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中 ...
參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回歸(Regression)算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 ...
目錄 1.准確率(Accuracy) 2.召回率(Recall) 3.精確率(Precision) 4.召回率與精確率的關系 5.誤報率(FPR)與漏報率(FNR) 1.准確率(A ...