參考鏈接：https: www.cnblogs.com Zhi Z p .html 具體更詳細的可以查閱周志華的西瓜書第二章，寫的非常詳細 一 機器學習性能評估指標 .准確率 Accurary 准確率是我們最常見的評價指標，而且很容易理解，就是被分對的樣本數除以所有的樣本數，通常來說，正確率越高，分類器越好。 准確率確實是一個很好很直觀的評價指標，但是有時候准確率高並不能代表一個算法就好。比如某個 ...
2018-12-07 21:31 0 2329 推薦指數：
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要內容：機器學習中常見的幾種評價指標，它們各自的含義和計算（注意本文針對二元分類器！） 1、混淆矩陣 True Positive（真正，TP）：將正類預測 ...
摘要： 數據挖掘、機器學習和推薦系統中的評測指標—准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)簡介。 引言： 在機器學習、數據挖掘、推薦系統完成建模之后，需要對模型的效果做評價。 業內目前常常采用的評價指標有准確率 ...
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 ...
建立模型 當使用機器學習的方法來解決問題時，比如垃圾郵件分類等，一般的步驟是這樣的： 1）從一個簡單的算法入手這樣可以很快的實現這個算法，並且可以在交叉驗證集上進行測試； 2）畫學習曲線以決定是否更多的數據，更多的特征或者其他方式會有所幫助； 3）人工檢查那些算法預測錯誤的例子（在交叉驗證 ...
准確率、精確率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲線的AUC值，都可以作為評價一個機器學習模型好壞的指標（evaluation metrics），而這些評價指標直接或間接都與混淆矩陣有關，前四者可以從混淆矩陣中直接計算得到，AUC值則要通過ROC曲線進行計算，而ROC曲線的橫縱坐標 ...
混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具，它是一個方陣，里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P =陽性，N =陰性：指的是預測結果。 T=真，F=假：表示 實際結果與預測結果是否一致，一致為真，不一致為假。 TP=真陽性：預測結果為P，且實際與預測一致。 FP=假陽性：預測 ...
評價指標是針對同樣的數據，輸入不同的算法，或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解，都以二分類問題為前提進行介紹，其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標，它是一個比值： \[准確率 = \cfrac ...
先理解一下正類（Positive）和負類（Negetive），比如現在要預測用戶是否點擊了某個廣告鏈接，點擊了才是我們要的結果，這時，點擊了則表示為正類，沒點擊則表示為負類。 TP(True ...
