在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響， 2：用交叉驗證cross_val_score，或者參數調試 ...

介紹 “所有模型都是壞的，但有些模型是有用的”。我們建立模型之后，接下來就要去評估模型，確定這個模型是否‘有用’。當你費盡全力去建立完模型后，你會發現僅僅就是一些單個的數值或單個的曲線去告訴你你的模型到底是否能夠派上用場。 在實際情況 ...

性能的測量 性能只有在你決定測量性能的時候性能才是重要的。但一些人發現在測量性能的時候，很難確定需要測量哪個度量值，而且就算他們手頭上有了這些信息之后也不知道該怎么辦。結果導致了很多人開始竭盡全力地 ...

一. 模型泛化能力 模型泛化能力 指模型對於未知數據的預測能力， 是模型最重要的性質，泛化誤差越小，模型預測效果越好； 利用最小化訓練誤差來訓練模型，但是真正關心的是測試誤差。因此通過測試誤差來評估模型的泛化能力。 訓練誤差是模型在訓練集的平均損失，其大小雖然有 ...

一直對於各種分類器評估的指標有點暈，今天決定琢磨下，並且寫下來，方便以后回憶。 一、混淆矩陣 來源於信息論，根據上面的混淆矩陣，有3個指標需要搞清楚，我覺得記公式真的很容易搞混，建議大家都直接記文字加上自己理解就好了。 准確率=正確預測正負的個數/總個數（這個指標在python中 ...

無論是利用模型對信用申請人進行違約識別，還是對授信申請人進行逾期識別……在各種各樣的統計建模中，永遠必不可少的一步是對模型的評價，這樣我們就可以根據模型評價指標的取值高低，來決定選取哪個模型。本篇主要講述一下ROC曲線和K-S曲線的區別和聯系。 以二分類問題為例，模型輸出會出現四種情況 ...

1 模型評估常用方法？ ​ 一般情況來說，單一評分標准無法完全評估一個機器學習模型。只用good和bad偏離真實場景去評估某個模型，都是一種欠妥的評估方式。下面介紹常用的分類模型和回歸模型評估方法。 分類模型常用評估方法： 回歸模型常用評估方法： 2 混淆矩陣 ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 Estimator對象的score方法 在交叉驗證中使用scoring參數 使用sklearn.metric中的性能度量函數 Estimato ...