機器學習入門（五）之----線性回歸（概率解釋）
這里大家可能已經發現了，到目前為止，我們沒有提到通常課本里所說的什么亂七八糟的正態分布啦，誤差項啦，這其實是屬於線性回歸的概率解釋。現在我們就來看一看線性回歸的概率模型解釋。 線性回歸的概率解釋 我們講線性回歸時用到了均方誤差損失，但沒有提到為什么損失函數要具有均方誤差的形式。概率解釋 ...
原文：機器學習入門-概率閾值的邏輯回歸對准確度和召回率的影響 lr.predict_proba(獲得預測樣本的概率值)
.lr.predict proba under text x 獲得的是正負的概率值 在sklearn邏輯回歸的計算過程中，使用的是大於 . 的是正值，小於 . 的是負值，我們使用使用不同的概率結果判定來研究概率閾值對結果的影響 從圖中我們可以看出，閾值越小，被判為正的越多，即大於閾值的就是為正，但是存在一個很明顯的問題就是很多負的也被判為正值。 當閾值很小時，數據的召回率很大，但是整體數據的准確 ...
2019-01-15 12:42 0 3465 推薦指數：
相關推薦
（七）7.2 應用機器學習方法的技巧，准確率，召回率與 F值
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 ...
機器學習算法中的評價指標（准確率、召回率、F值、ROC、AUC等）
參考鏈接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.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 1.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 ...
准確度，精確度， 召回率
准確率(正確率, accuracy)，精確度(precision)， 召回率(recall) 都是計算正條件值 (Condition positive， 正樣本). 查准率（Precision）查准率反映了被判定為正例中真正的正例樣本的比重 查全率（Recall）查全率 ...
機器學習（四）—邏輯回歸LR
邏輯回歸常見問題：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 推導在筆記上，現在摘取部分要點如下： （0） LR回歸是在線性回歸模型的基礎上，使用sigmoid">sigmoid函數，將線性模型 wTx">wTx的結果壓縮到[0,1 ...
機器學習二分類模型評價指標:准確率\召回率\特異度等
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 ...
機器學習算法中的准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
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 ...
機器學習入門（七）之----logistic回歸（回歸函數與概率模型）
與概率模型 我們用之前回歸的方法來做分類最大的問題在於預測值小於0或者大於1都是無意義的。為此我們添加如下 ...