原文:機器學習模型評價指標 -- 混淆矩陣

機器學習模型評價指標 混淆矩陣 在機器學習領域中,混淆矩陣 confusion matrix 是一種評價分類模型好壞的形象化展示工具。其中,矩陣的每一列表示的是模型預測的樣本情況 矩陣的每一行表示的樣本的真實情況。 . 混淆矩陣的舉例 例如用一個分類模型來判別一個水果是蘋果還是梨,混淆矩陣將會模型的預測結果總結成如下表所示的表格。 模型預測結果 蘋果 真實結果 蘋果 梨 通過上述表格可以看出,樣本 ...

2018-04-07 15:20 0 2801 推薦指數:

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機器學習】--模型評估指標混淆矩陣,ROC曲線和AUC面積

一、前述 怎么樣對訓練出來的模型進行評估是有一定指標的,本文就相關指標做一個總結。 二、具體 1、混淆矩陣 混淆矩陣如圖: 第一個參數true,false是指預測的正確性。 第二個參數true,postitives是指預測的結果。 相關公式: 檢測正列的效果 ...

Tue Mar 27 19:17:00 CST 2018 0 2038
機器學習評價指標

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( ...

Sat Jul 27 00:36:00 CST 2019 2 860
機器學習中幾種常見的模型評價指標

1 模型評價指標 模型評估包括評估方法(evaluation)和評價指標(metrics)。評估方法包括留出法,交叉驗證,包外估計等。本文只介紹評價指標評價指標的兩個作用:一是了解模型的泛化能力,可以通過同一個指標來對比不同模型,從而知道哪個模型相對好,那個模型相對差;二是可以通過這個指標 ...

Fri Apr 03 04:26:00 CST 2020 0 3503
機器學習分類模型評價指標和方法

一、ROC曲線: 1、混淆矩陣: 針對二元分類問題,將實例分為正類或者負類,會出現四種情況: (1)實例本身為正類,被預測為正類,即真正類(TP); (2)實例本身為正類,被預測為負類,即假負類(FN); (3)實例本身為負類,被預測為正類,即假正類(FP); (4)實例本身為負類 ...

Fri Apr 13 01:03:00 CST 2018 0 846
機器學習(三十八)— 回歸模型的四大評價指標

     回歸模型機器學習中很重要的一類模型,不同於常見的分類模型,回歸模型的性能評價指標跟分類模型也相差很大,這里簡單基於工作中的一點實踐來記錄一下基於sklearn庫計算回歸模型中常用的四大評價指標主要包括:explained_variance_score ...

Fri Sep 10 08:04:00 CST 2021 0 813
機器學習評價指標大匯總

作者:無影隨想 時間:2016年3月。 出處:https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html聲明:版權所有,轉載請注明出處 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 ...

Wed Mar 02 20:35:00 CST 2016 2 37729
機器學習中的評價指標--01

機器學習中的評價指標--01 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 ...

Wed Nov 10 00:30:00 CST 2021 0 133
 
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