分類算法評價指標
1. 准確率/召回率/f1分數 2. Auc(一般用於二分類) 3. kappa系數(一般用於多分類） 3.1 簡單kappa（simple kappa） Kappa系數用於一致性檢驗，代表着分類與完全隨機的分類產生錯誤減少的比例，kappa系數的計算是基於混淆矩陣的。 kappa ...
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//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 ...
評價分類與預測算法的指標
分類與預測模型對訓練集進行預測而得出的准確率並不能很好地反映預測模型未來的性能，為了有效判斷一個預測模型的性能表現，需要一組沒有參與預測模型建立的數據集，並在該數據集上評價預測模型的准確率，這組獨立的數據集叫做測試集。模型預測效果評價，通常用相對/絕對誤差、平均絕對誤差、均方誤差、均方根誤差 ...
分類算法中常用的評價指標
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利用sklearn對多分類的每個類別進行指標評價
今天晚上，筆者接到客戶的一個需要，那就是：對多分類結果的每個類別進行指標評價，也就是需要輸出每個類型的精確率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 對於這個需求，我們可以用sklearn來解決，方法並沒有難，筆者在此僅做記錄，供自己以后以及讀者參考 ...
sklearn---評價指標
查看sklearn支持的評價指標： import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
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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 ...