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 ...
整理一下目前在工作和學習中用到的分類模型效果,也就是俗稱的 准確率 的各種表達形式。避免以后忘記,查一下又要給某論壇交記憶稅。 一 准確率accuracy 准確率 分類正確的樣本數目 總樣本量 大眾通常意義上的准確率,一般客戶會默認我們所說的准確率是這個定義。 在實際工作中該指標基本沒有實際意義 除非模型效果極差 。比如:極少目標識別 全部miss 。通過攝像頭下的動作識別小偷。 個人中有 個是小 ...
2019-03-11 17:13 0 615 推薦指數:
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 ...
目錄 分類模型評價指標說明 混淆矩陣 例子 混淆矩陣定義 混淆矩陣代碼 正確率 真陽率和假陽率 真陽率 假陽率 真陽率和假陽率的公式 ...
小書匠 深度學習 分類方法常用的評估模型好壞的方法. 0.預設問題 假設我現在有一個二分類任務,是分析100封郵件是否是垃圾郵件,其中不是垃圾郵件有65封,是垃圾郵件有35封.模型最終給郵件的結論 ...
1.混淆矩陣:判斷分類模型好壞 (摘自:版權聲明:本文為CSDN博主「Orange_Spotty_Cat」的原創文章.原文鏈接:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839) 混淆矩陣是ROC曲線繪制 ...
1.簡介 ROC曲線與AUC面積均是用來衡量分類型模型准確度的工具。通俗點說,ROC與AUC是用來回答這樣的問題的: 分類模型的預測到底准不准確? 我們建出模型的錯誤率有多大?正確率有多高? 兩個不同的分類模型中,哪個更好用?哪個更准確 ...
二分類模型 AUC 評價法 對於二分類模型,其實既可以構建分類器,也可以構建回歸(比如同一個二分類問題既可以用 SVC 又可以 SVR,python 的 sklearn 中 SVC 和 SVR 是分開的,R 的 e1701 中都在 svm 中,僅當 y 變量是 factor 類型時構建 SVC ...
一、ROC曲線: 1、混淆矩陣: 針對二元分類問題,將實例分為正類或者負類,會出現四種情況: (1)實例本身為正類,被預測為正類,即真正類(TP); (2)實例本身為正類,被預測為負類,即假負類(FN); (3)實例本身為負類,被預測為正類,即假正類(FP); (4)實例本身為負類 ...
預測值(0,1)。 多分類:一個目標的標簽是幾種之一(如:0,1,2…) 2.評價指標 ① ...