轉自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 學習曲線是什么？ 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的准確率，可以看到模型在新數據上的表現，進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高，以及增大訓練集 ...

分類模型評估： 指標 描述 Scikit-learn函數 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...

1.Precision, Recall 准確率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精確率（或命中率） \(Precision = \frac{TP} ...

[模型優化]模型欠擬合及過擬合判斷、優化方法 一、模型欠擬合及過擬合簡介 模型應用時發現效果不理想，有多種優化方法，包含： 添加新特征 增加模型復雜度 ...

什么是欠擬合 訓練樣本被提取的特征比較少，導致訓練出來的模型不能很好地匹配，表現得很差，甚至樣本本身都無法高效的識別 什么是過擬合 所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。過擬合就是學到了很多沒必要的特征，遇到了新樣本這些錯誤 ...

在模型評估過程中，過擬合和欠擬合具體指什么現象？ 過擬合是指模型對於訓練數據擬合呈過當的情況，反映到評估指標上，就是模型在訓練集上的表現好，但是在測試集和新數據上的表現較差。 欠擬合指的是模型在訓練和預測時表現都不好。用模型在數據上的偏差和方差指標來表示就是。欠擬合時候，偏差和方差都比 ...

模型評估和參數調優 本博客根據 百面機器學習，算法工程師帶你去面試 一書總結歸納，公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習，非商業用途，侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 1. 准確率 准確率是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例， 即 其中\(n_ ...

。 解決方法： 1、添加其它的特征項，有時候模型欠擬合是數據的特征項不夠造成的，可以添加其 ...