作者：無影隨想 時間：2016年3月。 出處：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html聲明：版權所有，轉載請注明出處 在使用機器學習算法的過程中，針對不同場景需要不同的評價指標，在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總 ...

機器學習度量指標 分類評估指標 TN TP FN FP TP：預測為正向（P），實際上預測正確（ ...

機器學習中的評價指標--01 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化 ...

//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...

目錄 1.准確率（Accuracy） 2.召回率（Recall） 3.精確率（Precision） 4.召回率與精確率的關系 ​5.誤報率（FPR）與漏報率（FNR） 1.准確率（A ...

機器學習分為三個階段： 第一階段：學習模型。采用學習算法，通過對訓練集進行歸納學習得到分類模型； 第二階段：測試模型。將已經學習得到的分類模型用於測試集，對測試集中未知類別的實例進行分類。 第三階段：性能評估。顯然，通過測試集產生的分類未必是最佳的，這就導致對測試集的分類 ...

參考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用機器學習算法過程中，針對不同的問題需要不用的模型評估標准，這里統一匯總。主要以兩大類分類與回歸分別闡述。 一、分類問題 1、混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中 ...