代碼 損失函數的一般表示為\(L(y,f(x))\)，用以衡量真實值\(y\)和預測值\(f(x)\)之間不一致的程度，一般越小越好。為了便於不同損失函數的比較，常將其表示為單變量的函數，在回歸問題中這個變量為\(y-f(x)\)，在分類問題中則為\(yf(x)\)。下面分別進行討論 ...

回歸模型的評價指標有以下幾種：SSE(誤差平方和)：The sum of squares due to errorR-square(決定系數)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted ...

1.概念 二分類：一個目標的標簽只有兩種之一（例如：0或1，對應的one-hot標簽為[1,0]或[0,1]）。對於這種問題，一般可以采用softmax或者logistic回歸來完成，分別采用cross-entropy和mse損失函數來進行網絡訓練，分別輸出概率分布和單個的sigmoid ...

一、模型評價的意義 在完成模型構建之后，必須對模型的效果進行評估，根據評估結果來繼續調整模型的參數、特征或者算法，以達到滿意的結果。 評價一個模型最簡單也是最常用的指標就是准確率，但是在沒有任何前提下使用准確率作為評價指標，准確率往往不能反映一個模型性能的好壞，例如在不平衡的數據集上，正類樣本 ...

1. 准確率/召回率/f1分數 2. Auc(一般用於二分類) 3. kappa系數(一般用於多分類） 3.1 簡單kappa（simple kappa） Kappa系數用於一致性檢驗，代表着分類與完全隨機的分類產生錯誤減少的比例，kappa系數的計算是基於混淆矩陣的。 kappa ...

模型評價 第二章：模型評價與損失函數 要點一： 邏輯回歸模型對樣本的預測取決於權值向量和偏置。 概念： 序號 概念 解釋 1 訓練集 包含 ...

機器學習(一)基礎常用損失函數、評價指標、距離、指標 2018-06-27 15:20:16 Dynomite 閱讀數 1184更多 分類專欄： 機器學習 ...

以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數（或稱目標函數、優化評分函數 ...