本篇博客的圖源來自 zhwhong,轉載僅作學習使用! 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion ...
本篇博客的圖源來自 zhwhong,轉載僅作學習使用! 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中,有一個普遍適用的稱為混淆矩陣(confusion ...
代價敏感學習是指為不同類別的樣本提供不同的權重,從而讓機器學習模型進行學習的一種方法。 在通常的學習任務中,所有樣本的權重一般都是相等的,但是在某些特定的任務中也可以為樣本設置不同的權重。比如風控或者入侵檢測,這兩類任務都具有嚴重的數據不平衡問題,例如風控模型,將一個壞用戶分類為好用戶所造成的損失 ...
准確率、錯誤率、精確率、召回率、F1-Score、PR曲線 & ROC曲線 目錄 混淆矩陣 錯誤率 准確率 精確率 召回率 P-R曲線 \(F_1\)-Score ROC與AUC 在機器學習問題中,對學習得到的模型的泛化性能進行評估 ...
簡介 這一節主要是為模型打補丁,在這之前筆者已經介紹並實現了幾種典型的機器學習模型,比如線性回歸、logistic回歸、最大熵、感知機、svm等,但目前它們都有一個共性,那就是構造的損失函數對每個樣本都是“一視同仁”的,即每個樣本在損失函數中權重都是一樣的,為了方便,可以將它們的損失函數做 ...
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC (1)ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TPR ( True Positive Rate )與 FPR ( False Positive ...
1、經驗誤差與過擬合 通常我們把分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例稱為“錯誤率”(error rate),即如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤,則錯誤率E=a/m;相應的,1-a/m稱為“精度”(accuracy),即“精度=1一錯誤率”。更一般地,我(學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間 ...
https://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分類任務中,人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上,這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實 ...
代價敏感的學習方法是機器學習領域中的一種新方法,它主要考慮在分類中,當不同的分類錯誤會導致不同的懲罰力度時如何訓練分類器。例如在醫療中,“將病人誤診為健康人的代價”與“將健康人誤診為病人的代價”不同;在金融信用卡盜用檢測中,“將盜用誤認為正常使用的代價”與將“正常使用誤認為盜用的代價”也不同。通常 ...