auc的解釋： https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873 Gini和AUC的關系（Gini=2AUC-1真的成立嗎？ ...

python實現六大分群質量評估指標（蘭德系數、互信息、輪廓系數） 1 R語言中的分群質量——輪廓系數 因為先前慣用R語言，那么來看看R語言中的分群質量評估，節選自筆記︱多種常見聚類模型以及分群質量評估（聚類注意事項、使用技巧）： 沒有固定標准，一般會3-10分群。或者用一些指標評價，然后交叉 ...

聚類(Clustering)-----物以類聚，人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...

sklearn中的指標都在sklearn.metric包下，與聚類相關的指標都在sklearn.metric.cluster包下，聚類相關的指標分為兩類：有監督指標和無監督指標，這兩類指標分別在sklearn ...

在實際的聚類應用中，通常使用k-均值和k-中心化算法來進行聚類分析，這兩種算法都需要輸入簇數，為了保證聚類的質量，應該首先確定最佳的簇數，並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一，k-均值法確定最佳的簇數 通常情況下，使用肘方法（elbow）以確定聚類的最佳的簇數，肘方法之所以是有效的，是基於以下 ...

一、簡介 sklearn.metrics中包含了許多模型評估指標，例如決定系數R2、准確度等，下面對常用的分類模型與回歸模型的評估指標做一個區分歸納， 二、分類模型指標 1、准確率 　　分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解，但是它不能告訴 ...

評估指標，我常見有人用這個。說一下他的缺點：這個評價參數表示的是簇中某一點到簇中距離的和，這種方法雖然在 ...

查看sklearn中所有的模型評估指標 ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy ...