機器學習評價指標
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（ ...
原文：機器學習(一)基礎常用損失函數、評價指標、距離、指標
機器學習 一 基礎常用損失函數 評價指標 距離 指標 : : Dynomite閱讀數 更多 分類專欄：機器學習 版權聲明：本文為博主原創文章，遵循CC . BY SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接： https: blog.csdn.net Dynomite article details 機器學習 一 .基礎 . 數據集划分方式 留出法 按正負例比例划分數據集，多次訓練模 ...
2019-11-18 17:19 0 340 推薦指數：
相關推薦
機器學習常用的性能評價指標
混淆矩陣 True Positive(TP)：將正類預測為正類數 True Negative(TN)：將負類預測為負類數 False Positive(FP)：將負類預測為正類數 ...
機器學習評價指標大匯總
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 ...
機器學習中的評價指標--01
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 ...
機器學習算法評價指標
一、常用分類算法的優缺點 二、正確率能很好的評估分類算法嗎 不同算法有不同特點，在不同數據集上有不同的表現效果，根據特定的任務選擇不同的算法。如何評價分類算法的好壞，要做具體任務具體分析。對於決策樹，主要用正確率去評估，但是其他算法，只用正確率能很好的評估嗎？ 答案是否定的。 正確率確實 ...
機器學習分類算法評價指標
//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 ...
機器學習評價指標大匯總
http://charleshm.github.io/ 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。 一、分類 1. 精確率與召回率 精確率與召回率多用於二分類問題。精確率（Precision）指的是模型判為正的所有樣本中有 ...
機器學習 評價指標整理
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 ...