二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...

目錄 1、簡介 1.1 訓練誤差和測試誤差 1.2、過擬合與欠擬合 2、模型選擇 2.1、正則化 2.2、簡單交叉驗證 2.3、S折交叉驗證 2.4、自助方法 3、模型評估 ...

本文對機器學習模型評估指標進行了完整總結。機器學習的數據集一般被划分為訓練集和測試集，訓練集用於訓練模型，測試集則用於評估模型。針對不同的機器學習問題（分類、排序、回歸、序列預測等），評估指標決定了我們如何衡量模型的好壞 一、Accuracy 准確率是最簡單的評價指標，公式 ...

涉及： 使用交叉驗證對模型進行評估 使用網格搜索尋找模型的最優參數 對分類模型的可信度進行評估 使用交叉驗證進行模型評估 以前的內容，經常涉及使用sklear中的train_test_split 將數據集拆分成訓練集和測試集，然后用訓練集訓練模型，再用模型去擬合測試集 ...

模型評價是指對於已經建立的一個或多個模型，根據其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優劣的過程。常用的聚類模型評價指標有ARI評價法（蘭德系數）、AMI評價法（互信息）、V-measure評分、FMI評價法和輪廓系數等。常用的分類模型評價指標有准確率（Accuracy）、精確率 ...

常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型，以下針對不同模型總結其評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括：邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等，模型評估指標包括以下幾種： （1）二分類問題 　　（a）混淆矩陣 　　　　准確率A：預測正確個數占總數的比例 ...

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 ...