機器學習模型評估指標總結
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 ...
原文：Python機器學習筆記：常用評估模型指標的用法
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。 對學習器的泛化性能進行評估，不僅需要有效可行的試驗估計方法，還需要有衡量模型泛化能力的評估價標准，這就是性能度量 performance measure 。性能度量反映了任務需求，在對比不同模型的能力時，使用不同的性能度量往往會導致不的評判結果 這意味着模 ...
2018-09-27 15:09 0 7759 推薦指數：
相關推薦
機器學習模型評估指標匯總
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的一種可視化工具，主要用於比較分類結果和實例的真實信息。矩陣中的每一行代表實例的預測類別，每一列代表實例的真實類別 ...
機器學習模型評估指標總結
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 ...
機器學習模型評估指標匯總 (一）
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 ...
機器學習模型評估指標匯總 (二）
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 ...
機器學習評估指標的前世今生
很多同學在入門機器學習的時候都會好奇，這么多的機器學習指標，到底要用哪個？這些指標的含義和優缺點是什么？他們之間有沒有聯系？像AUC這種常用的指標到底是什么意思，它的核心idea又是什么？它是怎樣計算出來的？ 下面，我會用通俗易懂的語言，介紹不同的機器學習評估指標的具體含義，優缺點 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（7）--sklearn中的分類性能指標
六、sklearn中的分類性能指標 機器學習中常使用 sklearn 完成對模型分類性能的評估，我們需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准確度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
機器學習基礎 | 回歸模型評估指標
目錄 MAE系列 MSE系列 R²系列 回歸模型中常用的評估指標可以分如下幾類： MAE系列，即由Mean Absolute Error衍生得到的指標； MSE系列，即由Mean Squared Error衍生得到的指標； R²系列； 注 ...