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 ...

目錄 person correlation coefficient（皮爾森相關性系數-r） spearman correlation coefficient（斯皮爾曼相關性系數-p） kendall correlation ...

准確率 Accuracy 精確率 Precision 召回率 Recall F1（綜合Precision與Recall） ROC曲線 PR曲線 ...

機器學習深度研究：特征選擇過濾法中幾個重要的統計學概念————卡方檢驗、方差分析、相關系數、p值 問題引出 當我們拿到數據並對其進行了數據預處理，但還不能直接拿去訓練模型，還需要選擇有意義的特征（即特征選擇），這樣做有四個好處： 1、避免維度災難 2、降低學習難度 3、減少過擬合 ...

1 模型評價指標 模型評估包括評估方法（evaluation）和評價指標（metrics）。評估方法包括留出法，交叉驗證，包外估計等。本文只介紹評價指標。 評價指標的兩個作用：一是了解模型的泛化能力，可以通過同一個指標來對比不同模型，從而知道哪個模型相對好，那個模型相對差；二是可以通過這個指標 ...

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pandas 繪圖 結果： Index(['label', 'flow_cnt', 'len(srcip_arr)', 'len(dstip_arr)', 'subdom ...

1.什么是機器學習？ 像豆瓣、淘寶、QQ音樂這些推薦系統，背后的秘密武器正是機器學習 機器學習是：用機器學習算法來建立模型，並利用規律和模型對未知數據進行預測。 監督學習 supervised learning; 非監督學習 unsupervised learning ...