常用模型評估方法總結
（用於描述非線性或兩個以上自變量的相關關系，也可用於評價模型效果） ( ...
原文：模型評估常用方法
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： 混淆矩陣 錯誤率及精度 錯誤率 Error Rate ：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 精度 accuracy ：分類正確的樣本數占樣本總數的比例。 查准率 ...
2019-07-25 10:14 0 737 推薦指數：
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模型評估方法
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模型評估方法
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 Estimator對象的score方法 分類算法必須要繼承ClassifierMixin類， 回歸算法必須要繼承 ...
模型評估方法
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【深度學習】常用的模型評估指標
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scikit-learn 中常用的評估模型
一，scikit-learn中常用的評估模型 1.評估分類模型： 2.評估回歸模型： 二、常見模型評估解析： •對於二分類問題，可將樣例根據其真實類別和分類器預測類別划分為：（T,F表示預測的正確與錯誤性，P,N表示預測的正類和負類） •真正 ...